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Enregistrement W2921554720 · doi:10.30564/jbar.v2i1.407

Net Pension Liability Impact on School Districts after Incorporation of Governmental Accounting Standards Boards (GASB) Statement Number 68

2019· article· en· W2921554720 sur OpenAlexaff
Michael J. Gallagher, Emily F. Gallagher

Notice bibliographique

RevueJournal of Business Administration Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Literacy, Pension, Retirement Analysis
Établissements canadiensTransAlta (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPensionObligationBalance sheetLiabilityBusinessAccountingBondBalance (ability)Actuarial scienceFinancePolitical scienceMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyzes twenty school districts in the state of Pennsylvania and applies ratio analysis to understand the potential effect of GASB number 68 on the financial statements of these entities. The financial statements were picked on a random basis from the Electronic Municipal Market Access [1] database. EMMA is a research and data retrieval system of the Municipal Securities Rulemaking Board (MSRB). The MSRB provides resources to trade municipal bonds and access to the financial statements of entities selling these securities. The paper was developed as a result of the requirement by GASB to “recognize their long-term obligation for pension benefits as a liability for the first time, and to more comprehensively and comparably measure the annual costs of pension benefits” [2]. The public schools in Pennsylvania incorporated GASB number 68 for the fiscal year ended June 30, 2015 and restated the financial statements for the fiscal year ended June 30, 2014. The effects of these restatements created a situation where most of these districts now show a negative fund balance caused by an increase of liabilities of over one hundred percent. Many of the decision makers are uncertain of the long-term changes that this recognition will have on the operations of the school district. Bond ratings have suffered because of the volatility and uncertainty causing negative effects on the balance sheet, increased current recognition of pension expenses, and a possible interest rate increase. All of these effects are illustrated in this paper. This is at a time where many people are questioning the performance of many of the school districts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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