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Enregistrement W4416331634 · doi:10.56734/ijbms.v6n11a1

The Macy’s Accounting Fraud Case

2025· article· W4416331634 sur OpenAlexaboutno aff
Margaret O’Reilly‐Allen, Maria H. Sanchez

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Business & Management Studies · 2025
Typearticle
Langue
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting Education and Careers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditFinancial statementAccrualTransparency (behavior)Accounting recordsEarningsQuarter (Canadian coin)Financial accountingAccounting information system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This case describes a real-world fraud involving the retail department store Macy’s, a publicly traded company on the NYSE. In late 2024, Macy’s announced that they had discovered an accounting “error” in their financial statements. The discovery of the error forced Macy’s to delay their third quarter earnings release. Macy’s disclosed that a single employee had been falsifying accounting records for approximately three years, leading to financial statement restatements to correct delivery expenses, accruals and related tax effects. The error and restatements led to questions about internal controls at Macy’s. It also leads to questions as to whether this was correctly called an error, or if Macy’s should have described it as a fraud. This case examines the misstatement and its consequences, and can be used in an accounting or auditing classroom to help students understand errors and fraud, internal controls, ethical leadership, and regulatory requirements for publicly traded companies. Students will learn the importance of accuracy, transparency and ethics in record keeping and financial reporting. As we prepare students for the working world, these lessons in ethics will be more important than ever. This case is appropriate for an upper level undergraduate course or a masters level accounting or auditing course.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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