Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to investigate the impact of the characteristics of two corporate governance mechanisms, namely, board of directors and audit committee (hereafter AC), on the level of compliance with International Financial Reporting Standard [hereafter International Financial Reporting Standards (IFRS)] 7 “Financial instruments: Disclosures” (hereafter FID). Design/methodology/approach Using a self-constructed checklist of 128 items, this research measures the compliance with IFRS 7 of 63 Canadian financial institutions listed on the Toronto Stock Exchange during a period of three years (2014-2016). Fixed effect panel regressions have been used to capture the individual effect present in authors’ data. Findings Empirical results show that the mean compliance level with IFRS 7 requirements is about 77 per cent and identify various areas of non-compliance. This level of compliance has a positive linkage with the board size and independence. Similarly, the AC independence and financial accounting expertise are shown to positively affect authors’ dependent variable. Nevertheless, CEO/chairman duality, AC size and meeting frequency are not significantly correlated with the level of compliance with IFRS 7. Originality/value This study expands prior compliance literature in the Canadian setting by examining the determinants of compliance with IFRS mandatory disclosures. Also, and to the best of the authors’ knowledge, this paper is among the first studies that have investigated the effect of corporate governance characteristics (hereafter CGC) on compliance with all IFRS 7 requirements in general.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».