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Enregistrement W3005634343 · doi:10.3917/accra.007.0035

Une étude sur les « Justifications des Appréciations » des auditeurs relatives aux estimations liées au  goodwill

2020· article· fr· W3005634343 sur OpenAlexaff
Jean Bédard, Charlotte Disle, Nathalie Gonthier‐Besacier, Rémi Janin

Notice bibliographique

RevueACCRA · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGoodwillHumanitiesPolitical sciencePhilosophyBusinessAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article vise à examiner la qualité d’audit de 81 sociétés françaises cotées entre 2009 et 2011 en se focalisant sur les paragraphes de Justification Des Appréciations (JDA) présentes dans les rapports d’audit et relatives au goodwill. Cette étude analyse à la fois la qualité informative des JDA (mesure directe) et si les JDA s’accompagnent d’une amélioration de la qualité de l’information financière publiée en matière de goodwill (mesure indirecte). Les auditeurs évoquent quasi systématiquement le goodwill dans leurs JDA et avec des diligences évoquées pertinentes. Mais les contenus des JDA sont souvent similaires, peu substantiels et difficiles à comprendre. Néanmoins, ces JDA sont associées globalement à une meilleure qualité de communication financière sur les tests de dépréciation du goodwill. L’étude semble indiquer que ce type d’ajouts dans le rapport d’audit, plus qu’à apporter directement des informations utiles aux investisseurs, peut inviter les sociétés à améliorer la qualité de leur reporting financier.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2020
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