Forensic Acculturation for Accountability in Local Governments: A Design Science Approach for School Leaders and Citizens
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Using design science methodology, this article describes a field-tested model of forensic accountants assisting average citizens in improving local governmental accountability and the provision of services via forensic acculturation. While most citizens lack the skills of forensic accountants, citizens have several traits that make them uniquely capable of detecting unhealthy financial behaviors. The field research uncovered systematic patterns of citizens being stymied in moving from the “being aware stage” to the “making improvements” or “holding accountable” stages. We label the patterns of being stymied as 10 Ds (delay, deflect, distort, etc.). We also discovered more successful individuals using behaviors we label the 3 Ps (polite, persistent, and professional) that are common traits among forensic experts. We provide case study evidence of the effects of citizen training and consultation processes, and refine a teaching tool (“3 Ps and 10 Ds”) for use in further field tests. JEL Classifications: D71; D72; D85; G34; G38; H70; I22; M48. Data Availability: Data are available from the author and the public sources cited in the text.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».