MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2797428202

Damage Control : Earnings Management by Firms Facing Product Harm Crises

2018· preprint· en· W2797428202 sur OpenAlexaff
Like Jiang, Michael Magnan, Lixin Su, Shafu Zhang

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmDilemmaBusinessReputationEarningsEarnings managementProduct (mathematics)Financial crisisControl (management)Crisis managementEthical dilemmaCamouflageEconomicsAccountingManagementPolitical scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Product harm crises have the potential to undermine a firm’s reputation as well as its managers’ career perspectives. An ethical dilemma arises during a PHC as to whether managers choose to be transparent about the crisis’ economic implications or camouflage them to neutralize in an unethical manner the crisis’ negative impact. Our evidence suggests that managers choose to increase income via earnings management when their firms experience a crisis. Such unethical action reduces the potential for customer losses and for a firing of the CEO. However, in the longer-run, it carries negative consequences in the form of a greater probability of a financial statement restatement. Moreover, there is less unethical earnings management by crisis firms that are subject to stricter external monitoring as well as by firms with proactive ethical policies.

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)0,017
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRePEc: Research Papers in Economics→Même sujetAuditing, Earnings Management, Governance→Travaux en français237 207→