CAP Forum on E‐Business: Compromise or Customize: XBRL's Paradoxical Power
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Business reports are changing in response to regulatory and market demands. Requests by regulators for electronic filings of financial statements and tax forms are increasing and such filings are rapidly becoming mandatory in many countries. In response, extensible business reporting language (XBRL) is a market‐driven, collaborative effort to make electronic filings more useful to, and to reduce the burden on, both publishers and consumers of business reports. XBRL does much more than simply list data items that can be submitted in an electronic filing. XBRL is a complete set of tools for regulators or groups to fully communicate the meanings of and interrelationships among the business reporting concepts. In addition, core sets of concepts from regulators or groups can be extended, expanded, or otherwise modified for more specific communication by jurisdictions, industries, or individual corporations. This unique customization capability lets companies better present their electronic filings as parallels to their paper filings. A “customizable standard” offers new opportunities and new challenges. This paper discusses XBRL's paradoxical power ‐ the trade‐offs between customizing to better parallel existing paper reports and compromising to more closely match the standards, and the research needed for the transition from freeform to customized reports.
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 | 0,064 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,031 |
| Communication savante | 0,031 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».