A Futuristic View of Using XBRL Technology in Non-Financial Sustainability Reporting: The Case of the FDIC
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.
Notice bibliographique
Résumé
The rapid use and development of information and communication technology capabilities in the public sector has revolutionized the mechanism that government agencies use to collect, process, and disseminate data. Electronic government is one of the strategic initiatives that many government agencies have considered adopting to offer efficient web-based services and operations. Although there have been efforts to examine the implementation process of technological innovations in financial and business reporting, many government agencies are about to face a bigger challenge in developing or adopting current technologies to assess their usefulness for non-financial sustainability reporting. The Extensible Business Reporting Language, XBRL, has been adopted by the U.S. Federal Deposit Insurance Corporation (FDIC) to process financial data in the quarterly call reports filed by banks. Using Rogers’ well-established theory of innovation adoption process, this paper discusses the FDIC’s XBRL implementation process and investigates the roles and experiences of the agency’s stakeholders. A case study research methodology, supported by semi-structured interviews, is used to explore each phase of the implementation process. The findings reveal that the process was facilitated by stakeholder engagement, technical support, and the agency’s strategic decision-making process. This paper contributes to the literature by examining the applications, benefits, and challenges of using XBRL technology to process non-financial sustainability data, which is still an under-researched area. Therefore, the implications for using the technology in non-financial reporting will be insightful for future regulatory adopters and their stakeholders including filer banks, software vendors, and various users of financial and non-financial information.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle