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Enregistrement W2139670270 · doi:10.1111/j.1911-3846.2010.01023_10.x

Prudence comptable et évolution temporelle des propriétés prévisionnelles des résultats de l’exercice en ce qui a traitaux flux de trésorerie futurs et aux résultats futurs: constatations relatives au compromis pertinence‐fiabilité

2010· article· fr· W2139670270 sur OpenAlexvenueno aff
Sati P. Bandyopadhyay, Changling Chen, Alan Guoming Huang, Ranjini Jha

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrudenceHumanitiesPhilosophyPolitical scienceGynecologyMedicineTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selon les observations des auteurs, l’augmentation du degré de prudence comptable au cours de la période s’échelonnant de 1973 à 2005 est associée aux facteurs suivants : 1) les propriétés prévisionnelles croissantes des résultats de l’exercice en ce qui a trait aux flux de trésorerie futurs et 2) les propriétés prévisionnelles décroissantes des résultats de l’exercice en ce qui a trait aux résultats futurs. Les auteurs constatent également que l’utilité des résultats pour expliquer le cours des actions par rapport aux valeurs comptables est en relation positive avec la fiabilité, mais non avec la pertinence. Les résultats de l’étude se vérifient pour l’échantillon constant et l’échantillon intégral, à la fois dans les analyses sur échantillon et hors échantillon, et ils résistent à l’utilisation d’autres indicateurs de pertinence, de fiabilité, d’utilité des résultats et de prudence. Les conclusions des auteurs au sujet des relations entre la prudence, la pertinence, la fiabilité et l’utilité semblent accréditer l’existence d’un compromis entre pertinence et fiabilité et paraissent indiquer que l’adoption d’un nombre croissant de normes comptables prudentes pourrait être préjudiciable à l’utilité des résultats en raison d’une incidence négative sur la fiabilité.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2010
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