Notice bibliographique
Résumé
Accounting. see also Financial accounting choice, 325 corporate fraud case, 158-160 jobs, 262-263 Accounting and Auditing Enforcement Releases (AAER), 89 Accounting error earnings management and fraud, 325-327 limits of measurement technology, 323 management bias, 324-325 randomness, 323-324 sources of, 322-327 Accounting fraud, 25 capital market incentives, 328-330 contracting incentives, 327-328 managers committing, 327-330 Accounting principles, 63-78 conservatism principle, 71-73 corporate reporting fraud, 61 cost principle, 73-75 economic entity principle, 67-71 full disclosure principle, 65 going concern principle, 65 matching principle, 77 materiality principle, 65-67 monetary unit principle, 64-65 revenue recognition principle, 75-76 time period principle, 78 Accounting scandals.see also Global corporate scandals, 345-358 Enron, 345-351 future regulation, 358 Global Crossing, 355-358 WorldCom, 352-355 Accounting Standards Update (ASU), 66 Accrual-based earnings management, 118-119 Advanced persistent threat, 289 Adverse selection, 152-153 Affiliate fraud, 288 Agency costs, 156-158 bonding costs, 157 monitoring costs, 156-157 residual losses, 158 Agency relation, 150 Agency theory, 10, 150-158, 170-172, 453 agency costs, 156-158 fundamental role of information asymmetry, 151-154 interest divergence and opportunistic behavior, 154-155 Parmalat fraud, 160-163 Xerox case, 158-160 Alabama's Data Breach Notification Act (2018), 294 Alberta, whistleblowing programs in, 254-255 Alberta's Securities Commission (ASC), 254 American Depositary Shares (ADS), 404 Amsterdam Stock Exchange, 403 Anstalts as shells, 366-367 Anticorruption, 198 Antimoney laundering (AML), 374-375 Asset forfeiture, 312-313 misappropriation, 7-8, 24-25, 28-29, 321 Asset protection trusts, 367 as shells, 367-368 Assistant US Attorneys (AUSAs), 302, 304 Association of Certified Fraud Examiners (ACFE), 3, 22-23, 39, 107, 321-322 At-the-money stock options, 385 Attorney attorney-client privilege, 263-264 work product, 263-264 Audit committee financial expert, 113-114 functions, 112-114 Cash, 274-275 cash-for-information system, 242 misappropriations, 28 Certified Fraud Examiners (CFEs), 262-263 Channel stuffing, 33-34, 270, 326 Chief executive officer (CEO), 19, 86, 108, 155, 169, 172, 187, 213-214, 344, 383, 406-407, 428, 444 CEO-chair duality, 115 narcissism, 97-99 power, 99-100 Chief financial officers (CFOs), 94, 179, 352, 409, 444 China Securities Regulatory Commission (CSRC), 139-140 Chip-and-PIN, 287 Citibank, 410 Civil cause of action.see Private cause of action Clean fraud, 286-287 Cockroach theory, 3 Code of Conduct, 275 Cognitive dissonance theory, 43 Cognitive theory of moral disengagement, 43-44 Committee of Sponsoring Organizations of Treadway Commission (COSO), 170 Common Reporting Standard (CRS), 375 Company foundation (CF), 370 as shells, 370 Compensation contracts, 329 and fraud, 175-176 Concealed liabilities and expenses, 34 Conflict of interest, 31 Conservatism principle, 71-73 Consumption taxes, 364 Contagion effect.see Spillover effect Contracting incentives, 327-328 Contributor level fight against fraud, 232-233 Control mechanisms, 86 Cookie jar reserve, 324 Cooperative Capital Markets Regulatory System, 255 Copyright, 288
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,732 | 0,802 |
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 ».