Quand les analystes ajustent‐ils leurs évaluations en fonction du biais des annonces de résultats prévisionnels ? Conséquences de la feuille de route des entreprises en ce qui a trait à la publication de résultats prévisionnels et enjeux motivant les analystes
Notice bibliographique
Résumé
Les études précédentes indiquent que les analystes n’ajustent pas totalement leurs évaluations en fonction du biais général à la baisse des annonces de résultats prévisionnels faites par les directions d’entreprises. Les auteurs rapportent les résultats de deux expériences visant à déterminer comment la feuille de route des entreprises en ce qui a trait à la publication de résultats prévisionnels et les enjeux motivant les analystes expliquent de concert la mesure dans laquelle ces derniers ajustent leurs évaluations en fonction du biais des annonces de résultats prévisionnels. Ces résultats d’expérience semblent indiquer que les analystes pour qui l’enjeu est celui de l’exactitude ajustent leurs évaluations selon la feuille de route de la direction en ce qui a trait à la publication de résultats prévisionnels biaisés à la baisse lorsque le biais est relativement modeste (un cent), mais que les analystes pour qui l’enjeu est celui de leur relation avec la direction s’en abstiennent. Au surplus, la différence dans l’ajustement est plus importante lorsque la feuille de route de l’entreprise en matière de biais est irrégulière que lorsqu’elle est régulière. Aussi, lorsque le biais des annonces de résultats prévisionnels est plus important que moins (deux cents par rapport à un cent), les analystes pour qui l’enjeu est celui de la relation avec la direction procèdent à un ajustement partiel, paraissant ainsi rechercher un équilibre entre exactitude et volonté de plaire à la direction. Ces constatations ont des répercussions pour les investisseurs, les autorités de réglementation et l’interprétation des études précédentes.
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 | 0,020 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».