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Enregistrement W4408651333 · doi:10.1108/aaaj-02-2021-5138

An exploratory study of the demand side of firms' non-financial information

2025· article· en· W4408651333 sur OpenAlexaff
Stéphanie Mittelbach-Hömanseder, Eloy Barrantes

Notice bibliographique

RevueAccounting auditing & accountability journal/Accounting, auditing & accountability journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemand sideBusinessExploratory researchAccountingSupply sideFinanceInformation asymmetryFinancial systemEconomicsCommerceSociologyMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of the present study is to investigate the demand side of non-financial reporting, especially integrated reporting. We investigate (1) what type of content the users of online integrated reports access most frequently and (2) whether users search for non-financial content and content that integrated reports must contain to comply with the requirements of the International Integrated Reporting Framework (IIRF). Design/methodology/approach We perform big data analysis on the log files associated with user access to five online integrated reports over a period of 12 months to investigate what type of information users access most frequently when they visit online integrated reports. Content analysis enabled us to match the usage data (page impressions) to certain topics within the integrated reports. Our analysis, which is based on data reflecting over one million webpage views, indicates which types of integrated-report content attract the users’ attention and which do not. Findings Our results confirm that integrated reports in general, and specific components in particular, are of significant value to users. In contrast to what other studies suggest, we find no evidence that users seek financial information to a much greater extent than non-financial information. Specifically, our results show that usage between financial and non-financial information is quite evenly distributed and differs depending on the metric under consideration; considering usage by topic impressions financial information is used more frequently, scaling topic impressions by report pages addressing a specific topic, non-financial information displays higher usage. With respect to specific topics, our analysis shows that the topics that attracted most interest from our sample of users are performance, financial statements, company profile and value creation. Furthermore, our findings confirm the importance of integrated reporting from a user perspective. Practical implications The results of our study are of practical value to both standard setters and (potential) preparers for two main reasons: first, they provide user-centric evidence about the importance of non-financial information and empirically confirm that integrated reporting has become widely accepted among users; second, they provide evidence about the topics that are of specific interest for users and therefore should also be considered by preparers and standard setters more carefully. Originality/value The present study enriches the literature on financial and sustainability reporting with informative insights into which of the topics that integrated reports contain attract most interest from users. Moreover, our results are based on actual data on the usage of such reports that reflect real user-journeys, rather than on artificial data, created for research purposes.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0040,025
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0010,005
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,233 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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