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Enregistrement W4220913146 · doi:10.1142/s1094406022500044

National Cultural Dimensions and Adoption of the International Financial Reporting Standard (IFRS) for Small and Medium-Sized Entities (SMEs)

2022· article· en· W4220913146 sur OpenAlexaff
Karim Mhedhbi, Moez Essid

Notice bibliographique

Revue˜The œInternational journal of accounting/International journal of accounting · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHofstede's cultural dimensions theoryUncertainty avoidanceBusinessAccountingInternational Financial Reporting StandardsPosition (finance)Developing countrySmall and medium-sized enterprisesMarketingEmpirical researchIndividualismCollectivismEconomicsFinancePsychologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synopsis The research problem This study investigates whether the adoption of the International Financial Reporting Standard (IFRS) for small- and medium-sized entities (SMEs) is linked to national culture. Motivation or theoretical reasoning Little is known about the role of cultural dimensions in explaining countries’ adoption of the IFRS for SMEs. Focusing on this topic could contribute to a better understanding of the adoption of the IFRS for SMEs and would enrich the international accounting literature. Conducting a specific empirical investigation into the IFRS for SMEs is motivated by the difference between the full IFRS and the IFRS for SMEs, by the inherent characteristics of SMEs, and by differences between the number of countries that adopted the full IFRS and those that have adopted the IFRS for SMEs. The test hypotheses We used Hofstede’s dimensions of national culture (Power Distance, Individualism, Masculinity, Uncertainty Avoidance, Long-term Orientation, and Indulgence) to capture a country’s culture. We expected that these six dimensions would play a crucial role in countries’ decision to adopt the IFRS for SMEs. Based on previous relevant studies, we developed a research hypothesis for each of the mentioned cultural dimensions. Target population We selected the 101 countries included in Hofstede’s study. For each country, we looked at the data available on the IFRS website to identify its position in relation to the IFRS for SMEs. The final sample included 97 countries. Adopted methodology After classifying countries in three groups (Non-Adopters, Voluntary Adopters, and Mandatory Adopters), we performed several statistical regressions with adoption of the IFRS for SMEs as the dependent variable and the cultural dimensions as the relevant independent variables. Analyses Among others, we used several logistic regressions to estimate the association between national culture and the use of the IFRS for SMEs. We initially performed a statistical estimation for each of the six dimensions of national culture. Then, we included all cultural dimensions simultaneously. Finally, we performed robustness tests by applying multinomial regressions and focusing on the group of full IFRS adopters. Findings Empirical results revealed that the adoption of the IFRS for SMEs was less likely in countries with the highest levels of individualism. This conclusion held for both Mandatory and Voluntary Adopters. In contrast, the other dimensions of national culture were not significant in explaining the adoption of the IFRS for SMEs by national accounting regulators.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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