An IFRS Decision Heuristic—A Model for Accounting for Credit Card Rewards Programme Transactions
Notice bibliographique
Résumé
Guidance on the appropriate accounting treatment of a credit card rewards programme (CCRP) transaction after the effective date of IFRS 15 is needed due to current uncertainty and inconsistencies. The objective of the research was to develop a theoretical model for the accounting treatment of CCRP transactions after the effective date of IFRS 15 by considering the relevant literature, including IFRS. This non-empirical qualitative literature study utilised document analysis and model building to construct the theoretical model. To provide practical guidelines in accounting for a CCRP transaction, a model embedded in a decision tree was developed as a heuristic to provide for various possible accounting treatments. It was found that a CCRP transaction can be accounted for in terms of IAS 37 Provisions, Contingent Liabilities and Contingent Assets (as an expense and provision), in terms of IFRS 9 Financial instruments (as an expense and financial liability), or in terms of IFRS 15 Revenue from contracts with customers (as a deferred revenue). The value of this article is that it provides answers in a clear and concise matter on a single page dealing with all the various elements of a CCRP transaction that impacts the accounting treatment. The CCRP theoretical model developed could eliminate uncertainty amongst CCRP management and increase the decision-usefulness of financial information.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».