The Conceptual, Social, and Intellectual Structure of the Financial Information/Accounting Manipulation Literature: A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a comprehensive bibliometric analysis of studies on financial information/accounting manipulation. The dataset of research includes 1.266 studies from the Web of Science database for the period 1991–2023. All studies included in the research contain either the term ‘financial information manipulation’ or ‘accounting manipulation’ in the topic (title, abstract, or keywords). The bibliometric network mapping technique was used for the analysis of the data. The analysis was conducted utilizing the Biblioshiny interface of the R package programs Bibliometrix and Vosviewer. The results pointed out a notable upward trend in the publication and citation rates of financial information/accounting manipulation studies over the last two decades. Several key findings were identified. Firstly, a substantial rise in research output on financial information/accounting manipulation was observed, particularly after 2000, driven by global financial scandals. Secondly, prolific contributors to this field include authors such as Valaskova and Durana. Thirdly, the United States leads in research output, with significant contributions from institutions like the State University System of Florida and the State University System of Ohio. Lastly, The Accounting Review was identified as the most prolific journal in this domain, with the Journal of Accounting Economics being the most impactful based on citations. The most frequently used keywords indicate that the research topics focus on earnings management as a method of manipulation, fraudulent financial reporting, and the relationship with corporate governance. The comprehensiveness of the bibliometric data lends itself to a further examination of how financial information/accounting manipulation has progressed as a subject in the literature since the 2000s. In addition, this study reveals the social and intellectual structures of the issue, the key research streams, and potential research directions for future research.
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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 | 0,015 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,210 | 0,211 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».