Mapping Global Research on International Financial Reporting Standards: A Scientometric Review
Notice bibliographique
Résumé
For the purpose to provide scholars with a more quantifiable and visualized snapshot of the realm of IFRS research (lingua franca in global business today) we conducted a scientometric review of 973 articles related to the issue published during the period from 2009 to 2020 and indexed in the Web of Science Core Collection. The findings show that the number of related articles has been increasing year by year. The global research on IFRS has been produced chiefly in the USA, England, Australia, China and Germany which not only generated majority of the high-yielding research institutions as well as productive authors but also countries of origins most of the prolific journals. Among the innumerable subject matters debated in these selected papers key are earnings management, information disclosure quality, accounting standards, the impact of IFRS, value relevance, and IFRS adoption. Since 2009, IFRS research bursts can be divided into three stages: 1) the period from 2009 to 2011 - mainly focused on the discussion of the concepts of IAS and IFRS; 2) the period from 2012 to 2014 turned to the theoretical level, and 3) from 2016 to 2020 when the research focused on the practical level. This scientometric review would complement and enrich existing literature by incorporating a quantitative perspective into it.
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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 | 0,057 | 0,149 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,145 | 0,185 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».