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Enregistrement W2020448864 · doi:10.5539/res.v7n8p127

Accounting Risks in the Subjects of Business Systems

2015· article· en· W2020448864 sur OpenAlexvenueno aff
Maria V. Stafievskaya, Lidia V. Nikolayeva, Svetlana G. Kreneva, Ramziya Shakirova, Olesya A. Semenova, Tamara P. Larionova, Nicholas V. Filyushin

Notice bibliographique

RevueReview of European Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural and Financial Auditing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountingAccounting information systemAccounting standardFinancial accountingBankruptcyAccounting managementMark-to-market accountingValuation (finance)Management accountingBusinessCost accountingActuarial scienceEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of economic activity of subjects of business systems shows that the emergence of risk is a consequence of uncertainty, which is characteristic manifests itself in the formation of the accounting (financial) statements. Today, due to the financial crisis, the relevance of financial statements is constantly increasing. Accounting is the main data base, which accurately reflect the financial condition of the subject and allows you to make effective economic decisions. All of the economic risks it is necessary to identify assess and take into accounting because the lack of information may become a viable source of losses and will distort the reporting of data on financial results. Today the Russian economies have different risks, but their accounting is missing. This leads to a direct distortion of accounting data and subsequently can lead to bankruptcy. Not currently developed methods for the assessment of the accounting risk through the mechanism of redundancy. It is necessary to reconsider the practice of ignoring actual accounting risks in accounting. In this regard, there is a need to study accounting risks, classification, valuation, accounting as its objects. The urgency of the problems and determined the research topic. In the article the author's technique of creating information accounting software accounting risks commercial organizations, as well as the developed form of working documents to reflect the obtained results with the purpose of organization of analytical and synthetic accounting. The study aims to develop a methodology for the inclusion in the financial statements of commercial entities probable losses that are associated with the effects of accounting risks, as well as to create account registers, which will improve the reliability of data on financial reserves, information, and control over its use. Overall results of the study are upgrading internal system of accounting organization risks.

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)0,017
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,117 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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