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Enregistrement W4400055776 · doi:10.5430/ijba.v15n2p113

Quality of the Explanatory Notes of Brazilian Federal Professional Councils

2024· article· en· W4400055776 sur OpenAlexvenueno aff
Karen Cristina Nascimento Ferreira, Diego Rodrigues Boente

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Business Administration · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Public Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)BusinessPsychologyMarketingPhilosophyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This study aimed to verify whether the audit and organizational factors of the Brazilian Federal Professional Supervisory Councils (CFFPs) influenced the quality of their notes to the financial statements for the year 2021. Method: A bibliographical and documentary study was carried out, with a quantitative, predominantly descriptive approach. Results: The results indicate that auditing, whether internal or external to the entity, improves the quality of the notes to the financial statements (NEs); size, whose proxy is the number of members, and time since incorporation, however, did not significantly affect it. Although this study did not focus on the organizational governance and asset size of CFFPs, the evidence shows that there is a positive and significant correlation between these factors and the quality of the NEs. Contributions: this research can contribute to a better understanding of the relationship between auditing and organizational factors in the quality of accounting information, providing inputs and empirical considerations for the development of more effective public policies aimed at improving the transparency and accountability of these entities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,363 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2024
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