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Enregistrement W4414787100 · doi:10.1057/s41310-025-00321-3

Disclosure under heightened legal accountability: evidence from the Sarbanes–Oxley act

2025· article· en· W4414787100 sur OpenAlexafffund
Chen Zhu, Changjie Hu, Ming Liu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Disclosure and Governance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésCorporate governanceAccountabilityLegislatureTone (literature)Capital marketEvent studyCorporate financeInterpretation (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper examines managerial disclosure behavior in mandatory filings in response to heightened legal accountability. We treat the enactment of the Sarbanes–Oxley Act (SOX) in 2002 as a regulatory event that increases the legal accountability of top executives and analyze the filing tones of a large sample of Forms 10-Q and 10-K from 1994 to 2017 using textual analysis. We find that changes in filing tones carry substantial information that is promptly reflected in the capital market. Furthermore, we identify a structural break in the distribution of filing tones around the passage of SOX. Firms tend to adopt a more negative tone in their quarterly mandatory disclosures following the enactment of SOX. Interestingly, investors exhibit a stronger reaction to changes in filing tone in the post-SOX era, which is not solely driven by the systematic shift in tone distribution. Additionally, we document that while filing tones are generally associated with common performance measures, this relationship weakens after SOX. These findings contribute to the understanding of how legal reforms shape managerial communication strategies and how market participants interpret soft information under regulatory scrutiny. By shedding light on disclosure behavior in response to increased legal accountability, this study offers timely implications for future legislative reforms, investor interpretation of corporate filings, and the broader governance of financial reporting.

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)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,869

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,250
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 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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