MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406232990 · doi:10.1504/ijbaf.2024.143833

AI's influence on corporate transparency and financial performance: a new era

2024· article· en· W4406232990 sur OpenAlexaff
Adel Almasarwah, Assyad Al Wreikat, Yahya Marei, Nizar Mohammad Alsharari

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioural Accounting and Finance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBig Data and Business Intelligence
Établissements canadiensSeneca Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransparency (behavior)BusinessEconomicsFinancial systemAccountingPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the transformative impact of artificial intelligence (AI) on corporate transparency and financial performance, heralding a paradigm shift in the business landscape. As AI technologies continue to evolve, they revolutionise traditional models of financial reporting and disclosure. Through comprehensive semi-structured interviews, this research illuminates how AI-driven tools enhance data accuracy, streamline reporting processes, and provide real-time insights into financial performance. The integration of AI not only augments transparency but also contributes to strategic decision-making, risk management, and investor confidence. This investigation serves as a timely exploration into the dynamic synergy between AI and corporate financial practices, unveiling a new era where technology catalyses a profound shift towards heightened transparency and optimized financial performance. The study's findings are crucial for managers and policymakers seeking to navigate and leverage the complexities of AI in enhancing corporate governance and performance.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,003
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Behavioural Accounting and FinanceMême sujetBig Data and Business IntelligenceTravaux en français237 207