Assessing Conformity with Generally Accepted Accounting Principles Using Expert Accounting Witness Evidence and the <i>Conceptual Framework</i>
Notice bibliographique
Résumé
To enhance understanding of the status of the Financial Accounting Standards Board's Conceptual Framework for Financial Reporting, we analyse important rules of evidence in United States (US) courts regarding the presentation of expert accounting witness testimony. We draw on this analysis to recommend the relocation of the Conceptual Framework in the US Generally Accepted Accounting Principles (GAAP) hierarchy. For empirical support, we explore how rules of evidence in the criminal trial in 2006 of Enron's two most senior executives affected assessment of whether Enron's financial reports conformed with the FASB's GAAP. We recommend that the FASB's Conceptual Framework should be included in authoritative literature as the uppermost authority, and that it be grounded closely in user needs and the ethical principles associated with meeting those needs. Further, we recommend that accounting expert witnesses adopt an overriding concern for objectivity and impartiality in assisting courts to understand complex accounting matters within the Conceptual Framework.
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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 | 0,360 | 0,593 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,020 |
| Communication savante | 0,021 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».