Earnings Quality and IFRS Research in Africa: Recent Evidence, Issues and Future Direction
Notice bibliographique
Résumé
This paper review the recent empirical research on IFRS and earnings quality among African studies and show mixed conclusions regarding the impact of IFRS on earnings quality and financial reporting quality in the region. Also, some discussions on factors that led to the growth in the earnings quality African literature over the last decade as well as some challenges in the recent literature, are provided. Also, the study makes several observations regarding IFRS and earnings quality research in Africa and suggests potential directions for future research. The need to (i) understand the recent direction of earnings quality research in Africa, (ii) understand the interaction between policy and earnings quality research, if any, in the African region, and (iii) the need to maintain high-level rigour in earnings quality research while ensuring greater interaction between policy and research, makes this study important. Given the paucity of research on earnings quality in developing countries, this study contributes to the broader earnings quality literature by providing a review of the African earnings \nquality literature; hence, conclusions based on empirical studies in this review are not intended to be generalised to developed countries but only to developing countries. Finally, while insights in this paper may be informative to the reader, the intended objective is to stimulate debates that would improve the outputs of earnings quality research and the overall quality of accounting disclosure among firms in Africa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».