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Enregistrement W3130310591

DIVULGAÇÃO DE FRAQUEZAS MATERIAIS NOS CONTROLES INTERNOS DE COMPANHIAS EMISSORAS DE ADRS LISTADAS NA NYSE

2021· article· pt· W3130310591 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueRAGC · 2021
Typearticle
Languept
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueWorking Capital and Financial Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este estudo teve por objetivo identificar as fraquezas materiais nos controles internos das empresas estrangeiras emissoras de American Depositary Receipts (ADRs), listadas na New York Stock Exchange (NYSE). Como o reporte de fraquezas materiais por parte das empresas nao norte-americanas e um tema recente, este estudo contribui para a ampliacao do conhecimento academico sobre o assunto. Realizou-se uma pesquisa descritiva, por meio de analise documental e abordagem quantitativa e qualitativa dos dados. A amostra reuniu 79 empresas emissoras de ADRs com acoes negociadas na NYSE que divulgaram fraquezas materiais nos controles internos sobre relatorios financeiros nos Formularios 20-F referentes ao periodo de 2006 a 2015. As fraquezas materiais foram classificadas conforme a sua natureza e gravidade. Foram reportadas 364 fraquezas materiais nos Formularios 20-F das empresas estrangeiras. Materiais Basicos foi o setor que apresentou o maior numero de fraquezas materiais e a maior parte das empresas sao da China, seguidas do Canada e do Brasil. Quanto a natureza, os tres tipos mais recorrentes de fraquezas materiais estao relacionados a preparacao das demonstracoes contabeis; reconhecimento, mensuracao e divulgacao de ativos/passivos, e, recursos e competencias/formacao do pessoal de contabilidade. Em relacao a gravidade, das 364 fraquezas materiais nos controles internos identificadas, 31% foram consideradas menos graves e 69% foram consideradas mais graves. Conclui-se que as entidades analisadas apresentam graves problemas de controle interno, o que gera uma circunstância de alerta para todo o mercado de capitais, uma vez que tais empresas apresentariam risco de distorcoes relevantes podendo afetar a tomada de decisao de investidores.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,210 · 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