Influence of Intellectual Capital Investment, Risk, Industry Membership and Corporate Governance Mechanisms on the Voluntary Disclosure of Intellectual Capital by UK Listed Companies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p>This research examines the cross-sectional effect of intellectual capital investment, financial measures of market and company specific risk, industry membership and corporate governance on the extent of voluntary disclosure of intellectual capital (VDIC) in a sample of 443 FTSE All Share Index company annual reports for the year 2003/2004. The extent of disclosure is measured by a disclosure index (DI) based on intellectual capital (IC) attributes included in the narratives and illustrations of the annual reports. The research predicts that agency costs are mitigated by VDIC and that the benefits of signalling IC may outweigh competitive and proprietary costs that may be more prevalent in innovative and technological companies; furthermore, that effective corporate governance measures enhance VDIC particularly in those companies found to have a higher level of intangible assets (IA) in their resource base. The results suggest that companies associated with less financial risk, reduced debt, higher levels of liquidity and accompanied by growth are characterised with higher levels of VDIC. Although less significant, the results on market risk indicate a positive influence on VDIC. Furthermore, the extent of VDIC in annual reports is enhanced when large companies operating in high-tech and innovative industries are characterised by investments in employees; in contrast, companies associated with research and development processes tend to be more secretive with respect to VDIC. The results suggest that companies that are able to maintain adequate governance systems through segregation of executive and non-executive duties and to a less extent through the presence of experienced non-executive directors exhibit higher levels of disclosure.</p>
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle