The Big 4 Under Pressure: Scanning Work in Transnational Fields*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We investigate what happens when accounting professionals come under external pressure to change established practices. We focus on corporate tax transparency, which has become an important battleground as stakeholders increasingly demand more information on corporate tax practices. While the Big 4 global accounting firms have traditionally played a dominant role in shaping what is perceived as acceptable corporate tax behavior, activists and critical politicians have recently mobilized public attention, challenging how accounting professionals legitimate their practices. We provide evidence of these challenges from 33 interviews and participation in 13 professional events from 2013 to 2019. We conceive of the confrontation between dominant professionals and challengers as taking place in a transnational “field,” where a range of actors struggle over how a common object—corporate tax transparency—is defined and treated. This approach helps us understand how the Big 4 navigate new challenges while seeking to maintain control over professional practices. Our interviews and observations show that Big 4 professionals are sensitive to political challenges, requiring that they engage in what we characterize as “scanning work”—ongoing activity to search for, identify, and assess challenges—to fend off outside interventions. Our analysis has important implications for further research. First, the need for scanning work when facing transnational political pressure implies a different way of seeing interactions between accounting professionals and (global) society at large. Second, viewing global accounting from a transnational field lens helps us identify complex sources of change external to already‐powerful actors.
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 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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».