<scp>XBRL</scp> for Financial Reporting: Evidence on Italian <scp>GAAP</scp> versus <scp>IFRS</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The systematic adoption of the eXtensible Business Reporting Language (XBRL) for financial reporting represents a great challenge. Worldwide, a large number of regulators are making an effort to promote the adoption of this standard to simplify and enhance the communication of financial information. This requires the definition of well‐structured taxonomies that can standardize and accommodate the content of financial reports prepared by firms. This study aims to analyze the regulator‐led adoption of XBRL for financial reporting. It examines the XBRL taxonomies used by Italian firms to reflect their financial reporting under rule‐based Italian GAAP and principles‐based International Financial Reporting Standards (IFRS). We compare the alignment of the Italian GAAP taxonomy and the IFRS taxonomy with Italian companies' financial statements and find two different levels of fit. The results offer useful insights for regulators and policy makers in prescribing or establishing appropriate taxonomies. We illustrate the potential impacts of the different taxonomies on the quality of financial reporting in terms of comparability and potential loss of information.
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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 | 0,096 | 0,202 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».