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Enregistrement W3122557030

Justifying Accounting Change Through Global Discourses and Legitimation Strategies. The Case of the UK Central Government

2016· article· en· W3122557030 sur OpenAlexaff
Noel Hyndman, Mariannunziata Liguori

Notice bibliographique

RevueDurham Research Online (Durham University) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegitimationRationalisationAccountingManagement accountingPoliticsGovernment (linguistics)New public managementPolitical scienceRhetorical questionConstruct (python library)IdeologyPublic relationsBusinessPublic sectorLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accounting has been viewed, especially through the lens of the recent managerial reforms, as a neutral technology that, in the hands of rational managers, can support effective and efficient decision-making. However, the introduction of new accounting practices can be framed in a variety of ways, from value-neutral procedures to ideologically charged instruments. Focusing on financial accounting, budgeting and performance management changes in the UK central government, and through extensive textual analysis and interviews in three government departments, this paper investigates: how accounting changes are discussed and introduced at the political level through the use of global discourses; and what strategies organisational actors subsequently use to talk about and legitimate such discourses at different organisational levels. The results show that in political discussions there is a consistency between the discourses (largely New Public Management) and the accounting related changes that took place. The research suggests that a cocktail of legitimation strategies was used by organisational actors to construct a sense of the changes, with authorisation, often in combination with, at the very least, rationalisation strategies most widely utilised. While previous literature posits that different actors tend to use the same rhetorical sequences during periods of change, this study highlights differences at different organisational levels.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0120,057
Communication savante0,0230,017
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,165
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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