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Enregistrement W2260855770

L?incidence des actifs pris en location sur la mesure de la productivite des industries

2014· preprint· fr· W2260855770 sur OpenAlexaboutno aff
Karim Moussaly Sergieh, Weimin Wang

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2014
Typepreprint
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Reporting and Valuation Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les contrats de location constituent un outil important pour obtenir l?acces a des actifs, obtenir du financement et reduire l?exposition du preneur aux risques qui sont inherents a la propriete d?actifs. Un contrat de location peut prendre la forme d?une location acquisition ou d?une location exploitation. Dans le cadre d?une location-acquisition, le detenteur du titre de propriete d?un actif (le bailleur) transfere la propriete economique de l?actif a l?utilisateur de ce dernier (le preneur), qui accepte en contrepartie d?assumer les risques d?exploitation et obtient les avantages economiques decoulant de l?utilisation de l?actif dans le cadre d?une activite productive. Dans le cas de la location exploitation, le bailleur est a la fois le detenteur du titre de propriete et le proprietaire economique de l?actif loue, de sorte qu?il assume les risques d?exploitation et qu?il recoit les avantages economiques engendres par l?actif. Le bailleur transfere uniquement le droit d?utiliser l?actif au preneur. Les contrats de location permettent aux entreprises d?acquerir le droit d?utiliser des immobilisations selon des modalites differentes de celles associees a d?autres instruments financiers. Dans le Systeme de comptabilite nationale du Canada, les actifs pris en location sont enregistres en fonction de leur proprietaire plutot que de leur utilisateur. La distinction qui est faite entre la propriete ? en particulier le titre de propriete ? des immobilisations et l?utilisation de ces dernieres souleve des difficultes lorsque l?on veut mesurer la productivite. Pour obtenir des mesures de la productivite qui soient uniformes au niveau des industries, les immobilisations louees doivent etre reaffectees des comptes de leur proprietaire a ceux de leur utilisateur. Dans la presente etude, les bilans des societes etablis conformement a l?Index general des renseignements financiers (IGRF) ainsi que des tableaux d?entrees sorties detailles sont utilises pour tester la robustesse des pratiques servant actuellement a recueillir des donnees sur les immobilisations louees.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,293 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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