MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3123185544 · doi:10.1111/abac.12034

Monopoly versus Competition in Setting Accounting Standards

2014· article· en· W3123185544 sur OpenAlexaff
Karim Jamal, Shyam Sunder

Notice bibliographique

RevueAbacus · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonopolyAccountingCompetition (biology)ComparabilityMark-to-market accountingFinancial accountingAccounting information systemAccounting standardEconomicsBusinessConsistency (knowledge bases)Industrial organizationMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Financial accounting standards are set by organizations granted a significant degree of monopoly power by various governments. While there has been considerable debate on the merits of national (e.g.,USFinancial Accounting Standards Board (FASB)) versus international (International Accounting Standards Board (IASB)) monopolies, little attention has been paid to the merits of using competing standard‐setting organizations (SSOs) for setting accounting standards. We compare the standard‐setting processes of theFASB/IASBto the processes of four technology‐orientedSSOsto assess the role of competition. We also provide a case study of monopoly and competitive standards in telephony. Both telephony and accounting yield some gains from coordination, and similar arguments are used (under the labels of comparability and consistency of accounting) in debates about granting a monopoly to their respectiveSSOs. Our results show that a group of volunteers competing with the government‐sanctioned monopoly of International Telecommunications Union transformed the telephone industry. Thanks to this standards competition, we enjoy free video internet calling and massive cost savings. Implications for accounting standard setting are discussed.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,015
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations22
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAbacusMême sujetAuditing, Earnings Management, GovernanceTravaux en français237 207