Words and Numbers: Financialization and Accounting Standard Setting in the United Kingdom
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT How is it possible that British policymakers resisted market‐based measurement for decades while financial economic concepts of decision making and valuation still gained widespread acceptance as a justification for accounting standard setting? This study introduces the concept of “technologies of financialization” to develop the theorizing of the rise of finance in the domain of accounting. Based on a genealogical history of narrative reporting in the United Kingdom, it demonstrates how references to qualitative reporting techniques helped to address recurring crises of measurement from 1969 to 1993, and ultimately contributed to the practical acceptance of market‐based measurement in the UK standard‐setting context. The data are interpreted through a cultural economy framework that directs attention to the power of referring to financial reporting as a combination of words and numbers in sustaining its theoretical redefinition “from below”—that is, by relating it to the experience of practicing accountants rather than accounting theory. As a technology of financialization, narrative reporting made financial economic ideals of market‐based measurement, decision usefulness, and future orientation appear operable in a real‐life reporting context. Whenever measurement reached its practical limits, narratives were relied on to explain the impact of price‐level changes, frame economic decisions, and relate unobservable future cash flows to present‐day strategies and resources. The insight into how narrative reporting practices have been laced into the reasoning of capital markets for over 40 years is timely because it illustrates that narratives can also play a more encompassing role and drive the turn toward wider corporate accountability on social and environmental impacts while hard measurements in this area are still being figured out.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».