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Enregistrement W4414103899 · doi:10.1111/1911-3846.13069

Following the blind? Database coding policies and the case of <scp>IFRS</scp> noncompliance

2025· article· en· W4414103899 sur OpenAlexvenueno aff
Sara Alsarghali, Holger Daske, Hala Jada, Makiko Labonte

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCredit Risk and Financial Regulations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésCoding (social sciences)Consolidation (business)EncoderAuditReplicate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present a case illustrating the pitfalls of insufficient disclosure of commercial databases' coding policies. We replicate the finding in the literature that a nontrivial percentage of firms mandated to adopt IFRS ignore this obligation. Specifically, Pownall and Wieczynska (2018, Contemporary Accounting Research , 35 (2), 1029–1066) report more than 3,000 cases, or 10% of all mandated firms in the European Union. When using primary data sources (applicable local regulations and firms' annual reports), we find that noncompliance with IFRS adoption is nonexistent in the one‐to‐one replication using the same firm‐year observations. We attribute the prior misperception to the commercial database's insufficient disclosure of a misleading coding policy of the consolidation item. We also show that no other data provider correctly captures consolidation status, which determines whether firms must report under IFRS. In response to this gap, we showcase the application of bidirectional encoder representations from transformers (BERT) models for extracting the consolidation status and offer guidance for coding IFRS‐mandated firms. Our article underscores the need to exercise caution when using secondary data sources.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,088
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,322
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0880,322
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2025
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