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Enregistrement W2499484709 · doi:10.1108/s1479-3512(2012)0000023008

Chapter 3 Adoption of IFRS in Germany: A Neo-Institutional Analysis

2012· book-chapter· en· W2499484709 sur OpenAlexaboutno aff
Eva Heidhues, Chris Patel

Notice bibliographique

RevueStudies in managerial and financial accounting · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountingInternational Financial Reporting StandardsPolitical scienceNational accountsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last decade, the accounting convergence process with the development and adoption of IFRS as national standards has become the focus of governments, professionals, and researchers. In 2005, the EU (including Germany) and Australia adopted IFRS. A survey by Deloitte Touche Tohmatsu (2010) reported that 89 countries have adopted or intend to adopt IFRS for all their domestic listed companies. Currently, more than 100 jurisdictions require or permit the use of IFRS, with countries such as Canada, Brazil, and Argentina being the most recent adopters (IFRS Foundation, 2011b). This growing number of countries implementing IFRS and their experiences and emerging challenges have further raised researchers' interest in this controversial topic (Ashbaugh & Pincus, 2001; Atwood et al., 2011; Byard et al., 2011; Christensen et al., 2007; Daske et al., 2008; Ding et al., 2007; Hail et al., 2010a, 2010b; Kvaal & Nobes, 2010; McAnally et al., 2010; Mechelli, 2009; Niskanen, Kinnunen, & Kasanen, 2000; Stolowy, Haller, & Klockhaus, 2001; Tyrrall et al., 2007). However, these studies have concentrated on the development and application of specific accounting standards and practices and/or cross-national and cross-cultural issues concerning adaptation, implementation, and evaluation of IFRS. Moreover, an increasing number of studies have been devoted to classifications of accounting models and categorization of accounting standards, principles, and values (Chanchani & Willett, 2004; D'Arcy, 2000, 2001; Doupnik & Richter, 2004; Doupnik & Salter, 1993; Gray, 1988; Kamla, Gallhofer, & Haslam, 2006; Nair & Frank, 1980; Patel, 2003, 2007; Perera & Mathews, 1990; Salter & Doupnik, 1992). However, very few studies have critically examined the historical development of accounting practices and issues related to convergence in its socioeconomic context and, importantly, we are not aware of any study that has rigorously examined the institutionalization of Anglo-American accounting practices as international practice with an emphasis on power and legitimacy in the move toward convergence of accounting standards.

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)0,003
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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