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Enregistrement W7112608823

The Micropsychosocial Effect of Accounting: A Health Care Context

2025· other· en· W7112608823 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnintended consequencesContext (archaeology)Agency (philosophy)DyadPaymentEmpirical researchHealth careCognition
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation explores the impact of accounting, identified by qualitative accounting scholars interested in the sociology of accounting as active and pervasive, and able to influence organisations and societies, but at the micro level, by studying the psychology and cognitive processes that facilitate the changes in the individual that eventually lead to the macrosocietal change. It delves deeper into our understanding of accounting’s impact on payment models and pay-for-performance incentives, often challenging the dominant theories used in these areas, such as agency theory. A common concept used when assessing the unintended consequences in accounting is performativity. This dissertation examines two of the four types of performativity in accounting as described by Vosselman (2022): accounting as a general frame/discourse and accounting as an act of calculation. Across three empirical papers and two methodologies (experimental and quantitative archival), this dissertation demonstrates that underlying psychology plays a significant role in the response to an accounting tool or policy, with material effect in the chosen industry of study, healthcare. The first paper demonstrates that policies influenced by economic efficiency, lead to morally ambiguous situations for the doctor. They are unsure as to whether to make decisions about their patient based on the financial frame or the professional one. The first empirical paper finds that the presence of the financial frame, increases the cognitive effort used by doctors, in making a now morally ambiguous decision, and leads to longer patient visit times; the opposite of the desired economic effect. The second paper identifies that fee-for-service payment models disrupt the physician-patient dyad by decreasing the relational aspect of care. This disruption is shown to lead to an increased number of patients visiting the emergency room, thereby creating an external cost driver for emergency room costs. The final paper demonstrates that diverse backgrounds create diversity in motivation. Results show that internationally trained physicians (ITPs) working in Canada do not respond to pay-for-performance incentives in the way that Canadian trained doctors do. The identified effect is directly related to clinical care and decision making. These results show that there is more to learn about accounting’s effect on its environment and the actors in it, and that examination through a psychological lens at the microlevel would be beneficial.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,038
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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