The Construction of Auditing Expertise in Measuring Government Performance
Notice bibliographique
Résumé
Accounting research has increasingly been concerned to investigate professional expertise. This paper contributes to this interest by examining the process by which state (or government) auditors may become recognized as possessing expertise relevant to guiding and implementing new public management reforms. We analyze this process in the Canadian province of Alberta to understand the construction of a claim to expertise, drawing on theories in the social study of science and technology. Specifically, through our study of the development and consolidation of a network of support, we examine how the Office of the Auditor General of Alberta anchored its claims to expertise in the corpus of knowledge on measurement of government performance; the various devices that the Office used to sustain these claims; and the ways in which government and public servants reacted to them. In particular, our paper provides insights into how standards of “good practices” develop through a process of “fact” building, which involves the undertaking of local experiments by practitioners, the production of inscriptions in reports, and their subsequent validation by other practitioners. The production of inscriptions in sites of occupational practice such as those operated by government audit offices, and the collective process of validation that subsequently takes place in the practitioner community, are significant aspects in the construction of networks of support around claims to expertise.
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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 | 0,028 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,031 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».