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Enregistrement W2904365685 · doi:10.1111/auar.12279

Board Composition and Accounting Conservatism: The Role of Business Experts, Support Specialist and Community Influentials

2018· article· en· W2904365685 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAustralian Accounting Review · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMinisterio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, Gobierno de España
Mots-clésAccountingEarningsConservatismBusinessAffect (linguistics)AccrualRobustness (evolution)Sample (material)PoliticsPolitical sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, we examine the relationship between accounting conservatism and board composition. We categorise outside directors according to their skills, abilities, connections and knowledge in three different categories: business experts, support specialists and community influentials. We address three main questions: Is the financial and accounting expertise of directors relevant to improving accounting conservatism? Does specialised expertise in the board affect the speed at which news is reflected in earnings? And how do the political ties of directors affect the sensitivity of earnings to bad news? Our sample consists of active US biotech firms publicly traded on the NYSE, AMEX and NASDAQ stock exchanges during the 2005–2013 period. Our study confirms that not all outside directors are equally effective in monitoring and contracting and that certain kinds of outside directors, such as politicians, can even lower the sensitivity of earnings to bad news. Our robustness analysis confirms that these results are not conditional on the accounting measure, and suggest that distinguishing directors according to their skills and abilities is crucial to understanding the way in which firm boards affect conservatism.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,599
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,237 · 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