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Enregistrement W3171802445 · doi:10.5267/j.ac.2021.6.001

Internal auditor reports a fraud: Courage and pressure

2021· article· en· W3171802445 sur OpenAlexvenueno aff
Dini Rosdini, Aria Farah Mita, Dyah Ayu Woro Setyaningrum

Notice bibliographique

RevueAccounting · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Governance and Financial Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfitability indexStock exchangeSmoothingNonprobability samplingLeverage (statistics)BusinessIndex (typography)Stock (firearms)EconometricsAccountingEconomicsStatisticsFinanceMathematicsEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Income smoothing is basically a management strategy to reduce fluctuating income levels. This study aims to determine the effect of company size, leverage and profitability on income smoothing in companies listed on the LQ45 Index of the Indonesia Stock Exchange for the 2017-2019 period. It was carried out on companies listed on the LQ45 Index of the Indonesia Stock Exchange in 2017-2019. Sampling was conducted by utilizing purposive sampling and obtained 11 companies, from which 33 data were collected. The analysis technique used was multiple linear regression analysis. Results showed that company size, leverage and profitability simultaneously can affect income smoothing of a company. Company size and profitability partially have a positive effect on income smoothing, while leverage has a negative effect on income smoothing.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil0,718

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,177 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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