Conflicting Accounts of Inclusiveness in Accounting Firm Recruitment Website Photographs
Notice bibliographique
Résumé
In response to this special issue’s focus on new directions in auditing research, specifically its call for more analysis on the ‘real’ impact of inclusion discourses within the accounting profession, this paper critically interprets representations of gender and ethnic diversity in accounting firms’ recruitment photographs using a critical visual methodology. We analyze photographs from the recruitment websites of public accounting firms for depictions of gender and ethnic inclusiveness using a Barthesian approach. We analyze and interpret the denotative and connotative content of 1493 photographs and connotatively interpret the text and photographs in two particularly salient recruitment documents using critical semiotics. We find women (non-white individuals) make up approximately half (one quarter) of the people depicted, roughly matching trends in the population. However, women and non-white individuals are frequently depicted in subordinate roles. While they are denotatively ‘present’ in recruitment photographs, they are constructed connotatively as ‘other’ in public accounting, consistent with hegemony. Women and non-white individuals are generally constructed as outsiders, despite their numerical presence in the photographs. Accounting firms should be aware of various possible connotative interpretations of their photographs, as these interpretations may conflict with the accounts with respect to diversity and inclusion conveyed in photographs’ denotative content.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,022 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».