Accounting for intangible assets – insights from meta-analysis of R&D research
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The knowledge- and Internet-based economy demands a reexamination of the accounting treatment for intangibles and a thorough understanding of the empirical evidence on this topic. Design/methodology/approach The study reviews the literature on research and development (R&D), a specific internally developed intangible asset, using meta-analysis techniques that allow to highlight the areas of consensus and disagreement in quantitative empirical results. The literature the authors review addresses four main research questions on (1) the determinants of the decision to capitalize R&D, (2) stock market-based outcomes of capitalizing R&D, (3) firm-based outcomes related to expensing R&D and (4) stock market-based outcomes of expensing R&D. Findings The authors find higher value relevance of capitalized compared with expensed R&D. There is, however, little robust evidence on the determinants of the capitalization decision and the characteristics of capitalizers. Originality/value The authors conclude by highlighting future research that can allow accounting academics to contribute to standard setting.
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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 | 0,084 | 0,253 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».