MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2521785320 · doi:10.2308/jeta-51593

Determinants of the Readability of SOX 404 Reports

2016· article· en· W2521785320 sur OpenAlexaff
J. Efrim Boritz, Louise Hayes, Lev M. Timoshenko

Notice bibliographique

RevueJournal of Emerging Technologies in Accounting · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of GuelphUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReadabilityAuditAccountingIndex (typography)BusinessAssociation (psychology)Sign (mathematics)PsychologyComputer scienceWorld Wide WebMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This study examines SOX 404 reports with fiscal year-ends between 2004 and 2014 to determine their readability as measured by the FOG Index. We investigate the association between readability and company characteristics, auditor type, opinion type, time period, report content, and report length. We find that the sign and significance of certain associations depend on whether the reports contain material weaknesses. Overall, results show that management's reports are more readable than auditor's reports; longer reports are more readable—contrary to findings for other corporate communications such as 10-Ks; reports of Big 6 firms are less readable than non-Big 6 reports. Interestingly, the Big 4 firms differed in the readability of their reports. Data Availability: Data are available from sources identified in the text.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations31
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Emerging Technologies in AccountingMême sujetAuditing, Earnings Management, GovernanceTravaux en français237 207