How Company Characteristics Influence Measurement Practices and Disclosure Level Prescribed within IAS 41
Notice bibliographique
Résumé
This research paper describes the accounting practices of Jordanian companies engaged in agricultural activities, and identifies the influence of company characteristics on measurement practices related to asset pricing and level of disclosure required by IAS 41. Company characteristics were considered as: size, intensity of biological assets (BA), level of international activities, and audit for the Big Four. Dependent variables were considered measurement practices related to valuing BA as well as resultant harvest and disclosure level, the latter being measured by mandatory and voluntary disclosures. The entire population of companies that include one or more agricultural activities in their purposes and are considered reporting companies formed the research sample, giving a total of 259 companies. The findings revealed that both intensity of BA and level of international activities have a positive impact on measurement practices. Audit for the Big Four was the strongest variable influence, the overall disclosure level prescribed by IAS 41, followed by the level of international activities variable. However, the intensity of the BA variable affects only the overall disclosure level for companies that measure their BA based on the cost method. Firm size was found to have no influence on either measurement practices or disclosure level. The key value of this paper is its examination of the role of company characteristics on measurement practices and level of disclosure required by IAS 41 in the context of Jordanian companies. Through this examination, this study is helpful to standards setters and regulators who obligate and issue the financial regulation and reporting standards at a national or international level, supporting their understanding of measurement and disclosure practices adopted in agricultural companies in the developing country context of Jordan.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».