Impact of COVID-19 Outbreak on Financial Reporting in the Light of the International Financial Reporting Standards (IFRS) (An Empirical Study)
Notice bibliographique
Résumé
The outbreak of a novel type of Coronavirus (COVID-19) in the majority of countries around the world has had many negative implications on almost all aspects of life. Currently, about a quarter of the population of Earth is quarantined at their homes, social distancing is effective everywhere, almost all industries have ceased their activities, and various businesses are either closed down or working from home. Procedures taken by governments or local authorities to improve their ability to contain the outbreak have impacted the global economy, which in turn will have many consequences on financial reporting of organizations. This study examines the impact of the novel Coronavirus outbreak on financial reporting of organizations from the viewpoint of Certified Public Accountants in Lebanon. The researchers have used a descriptive-analytical approach and have constructed a well-structured five-point Likert style questionnaire as the study tool. The questionnaire was distributed to a sample chosen from the population of certified public accountants in Lebanon. The random sample consisted of 300 practitioners of the profession, and 221 of them responded; all of which were valid for testing and analysis. The study reached some important findings mainly that the COVID-19 outbreak has had a significant impact on the financial reporting of businesses according to the opinions of Certified Public Accountants (CPAs) in Lebanon, and the researchers had some recommendations as a result.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».