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Enregistrement W4200046301 · doi:10.1108/jal-11-2021-0004

Accounting for intangible assets – insights from meta-analysis of R&D research

2021· article· en· W4200046301 sur OpenAlex
Anne Jeny, Rucsandra Moldovan

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Accounting Literature · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Capital and Performance Analysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapitalizationBook valueIntangible assetOriginalityAccountingEmpirical evidenceRelevance (law)Value (mathematics)BusinessAsset (computer security)Empirical researchEconomicsActuarial sciencePsychologyComputer sciencePolitical scienceEarnings

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,234 · 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