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Enregistrement W3125223833 · doi:10.2308/apin-51746

“Transparency” in Accounting and Corporate Governance: Making Sense of Multiple Meanings

2017· article· en· W3125223833 sur OpenAlexaff
Mitchell Stein, Steven E. Salterio, Teri Shearer

Notice bibliographique

RevueAccounting and the Public Interest · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensQueen's UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransparency (behavior)AccountabilityAccountingCorporate governanceSensemakingBusinessConstruct (python library)Accounting scandalsAccounting managementPublic relationsAccounting information systemPolitical scienceFinanceAuditLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Calls for greater transparency of accounting and financial information in the aftermath of Enron and other accounting scandals appeared to offer the opportunity for greater public accountability within financial reporting. Our analysis however suggests that different emergent meanings from various groups such as senior managers, investors, regulators, and other gatekeepers were associated with these calls, indicating an underlying “taken for grantedness” concerning the need for increased transparency. We examine these emergent meanings of transparency and their effects on broader issues of accountability within financial reporting. Our analysis, employing sensemaking, shows the mobilization of “transparency” to construct meanings to make sense of and rationalize complex, ambiguous, and uncertainty events around the accounting scandals and the subsequent financial crises. This meaning construction permitted action that “restored” confidence in financial markets and in doing so served the interests of senior managers who defined their own public accountability. Our analysis also suggests that accountants and regulators need to provide higher forms of sensegiving around such crises to offer alternatives to senior managers' accounts of transparency and financial reporting.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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