The Compliance of Methods of Implementation of IFRS: Study of the Impact on the Relevance of Accounting Information
Notice bibliographique
Résumé
During the last two decades, many countries have chosen to implement the IFRS for at least one category of firms. According to Zeef and Nobes (2010), the implementation of IFRS can be classified into four methods. Thus, countries as Israel and South Africa have adopted the method “ implementation process ”, others as Canada, Australia and the European Union have opted for the method called “ Standard by Standard ” while that Switzerland applies the “ optional ” method; China has chosen the “ Not Fully converged ” method. The analysis of these methods of implementation of IFRS demonstrates that these latter differ in terms of degree of compliance with the IFRS as issued by the IASB. This difference of compliance with the IFRS led us to wonder if it affects the quality of accounting information through its qualitative characteristic the “relevance”. To answer this question, we use an empirical model that we apply to a sample of listed companies from six countries opting for different methods of implementation of IFRS. The significant results found demonstrates that the compliance of methods of implementation of IFRS influences positively the relevance of accounting information and that this relevance is better for the listed companies of countries which have chosen a compliant method of implementation with the IFRS as issued by the IASB. These results complement the previous studies on the relevance of accounting information following the transition to IFRS and give new significant proves on the impact of IFRS on the relevance of accounting 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 | 0,028 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».