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Enregistrement W4323363408 · doi:10.1111/abac.12284

Could Accounting Have Saved Itself from the Antitrust Laws?Revisiting the Antitrust Investigations into the US Accounting Profession 1966–1990

2023· article· en· W4323363408 sur OpenAlexaboutno aff
Michael E. Doron

Notice bibliographique

RevueAbacus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommissionAccountingGovernment (linguistics)AuditPublic interestLawEconomicsPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the role of lobbying in the US public accounting profession has been the subject of several studies, what has not been addressed is the profession's historic reluctance to lobby and the impact this may have had on the profession. This paper provides a case study of public accounting's interaction with government and the need for the profession to articulate the impact of government policies on the practice of accounting. It reviews and assesses the antitrust investigations by the US Justice Department and Federal Trade Commission that led to the repeal of the profession's anticompetitive ethics rules, rules that had governed American public accounting for most of the 20th century. These investigations are often blamed for an increased competitive atmosphere in public accounting that prioritized growth and profitability over quality in attest services. Using records obtained from Freedom of Information Act requests and archival sources, I attempt to reconstruct the US Government's motivations and the efforts of the American Institute of CPAs. I find a troubling lack of understanding of the audit profession by executive branch regulators and Congress and a reticence by the American Institute of Certified Public Accountants to advocate for the profession that led to what many observers see as a profound misapplication of the antitrust laws. While this study deals only with the US, similar regulatory changes took place in Canada, the UK, Australia, and New Zealand.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0080,022
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0050,006
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 GPT0,244
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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