The Production of Value Opinions by Specialized Valuers: Practical Sense and the Enactment of Judgment*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This article explores how valuers construct value opinions. Although some implications of outsourcing valuation to valuers for accounting purposes have been highlighted in the literature, we add a valuer perspective complementing the accountant's standpoint in order to obtain a fuller picture of these ramifications. Drawing on 62 interviews, we study the role of judgment in valuation and find that judgment is largely tied with the sensemaking of valuers. By examining the valuation activities of art and real estate valuers, we show that these specialized valuers follow a similar valuation process which allows them to grasp how to go on with valuation. This four‐phase process starts and ends by situating the opinion in its specific valuation context and is centered on iterations between researching, analyzing, and relativizing comparable data that may be adjusted to connect with a sense of what the value should be. Overall, judgment is shown to be enacted based on a practical sense of conducting valuation that includes a “gut feeling” of what represents a plausible value. This study suggests that the valuer's input should be recognized as situated, sense‐contingent, and vulnerable to the underlying politics and risks tied to providing an opinion. Our results also point to stark differences between how valuers approach the use of judgment compared to how judgment is typically exercised by accounting specialists.
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 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 | 0,036 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,028 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».