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Enregistrement W2753774276 · doi:10.2308/isys-51885

Are XBRL Files Being Accessed? Evidence from the SEC EDGAR Log File Dataset

2017· article· en· W2753774276 sur OpenAlexaboutno aff
Cong Yu, Hui Du, Miklos A. Vasarhelyi

Notice bibliographique

RevueJournal of Information Systems · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Reporting and XBRL
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésXBRLDownloadComputer scienceMandateDatabaseData fileQuarter (Canadian coin)Business reportingBusinessAccountingWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We provide evidence of whether users of financial reports are accessing XBRL files, the XBRL component of an SEC filing. The possibility of exempting small companies from the XBRL mandate was raised in a legislative debate in which some argued that XBRL files are not being used by small company investors. Using data from the EDGAR log file dataset, we counted the exact number of user accesses to the XBRL files and their corresponding conventional files in HTML, PDF, or text when users access financial disclosures for SEC filings. During the sample period of the third quarter of 2012 through the first quarter of 2015, we obtained 12,483,699 valid user accesses to 5,016 unique XBRL filings made by 880 small companies that are subject to the legislation. Among the user accesses, 61 percent are to access XBRL files, while 39 percent are to access the conventional (non-XBRL) files. The results suggest that small company investors not only access XBRL files but also prefer them to the non-XBRL files when both are available to download for a filing. Our direct measure of user access provides evidence of possible use of XBRL files by investors. Data Availability: Data are derived from publicly available sources. Contact the first author for the derived dataset.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,005

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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