Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Accounting for defined benefit pension plans has long been a major issue in accounting. Standard‐setters are grappling with revisions to pension accounting standards, and much change has already occurred in the United Kingdom. This paper identifies and discusses most of the major issues that standard‐setters must confront in developing new approaches to financial reporting for pensions. Key issues concern how to report the impact of changes in assumptions, how to recognize pension costs on the balance sheet and income statement, and how to reconcile the differences between accountants' and actuaries' approaches to pensions. Current standards assume that accounting estimates are independent of actuarial assumptions, and yet require a direct comparison of the accounting liability with the pension plan assets, when in fact they are incompatible measures based on differing assumptions and differing methodologies. As well, accounting has been complicit in managers' wishes to hide the volatility inherent in a pension plan investment strategy that focuses on higher‐risk equities to fund estimated monetary liabilities that have been discounted at low‐risk interest rates. Drawing on studies and research done largely in Europe, this paper attempts to consolidate some of the current thinking on the topic and to propose some preferred approaches to dealing with the problems of pension accounting.
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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 | 0,040 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,020 |
| Communication savante | 0,020 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».