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Enregistrement W7049012856

Mécanismes de gouvernance et irrégularités en matière d'information financière : une étude canadienne

2023· other· fr· W7049012856 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2023
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPilotageSanctionsRail transportation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif du présent mémoire est de déterminer l’association entre les mécanismes de gouvernance, plus spécifiquement le conseil d’administration, et les irrégularités en matière d’information financière dans les entreprises canadiennes cotées en bourse. Plusieurs caractéristiques du conseil d’administration, soit l’indépendance, la dualité, la diversité de genre et la taille, seront étudiées. L’étude a été menée sur un échantillon final de 130 entreprises, dont 65 ont été sanctionnées pour des irrégularités en matière d’information financière par les Commissions des valeurs mobilières provinciales, tandis que 65 autres ont été choisies comme échantillon de contrôle. La période de l’étude s’étale de 1997 à 2022. Afin de tester cette association, une série d’analyses de régression a été menée. Dans un premier temps, la régression logistique binaire a été utilisée pour analyser les caractéristiques du conseil d’administration qui sont associées à la probabilité qu’une entreprise soit sanctionnée pour des irrégularités en matière d’information financière. Les principaux résultats de cette régression logistique binaire suggèrent que la probabilité qu’une entreprise commette des irrégularités comptables augmente lorsque : (a) la proportion de membres du conseil d’administration qui ne sont pas indépendants augmente; (b) le dirigeant de l’entreprise est également président du conseil. Dans un deuxième temps, la relation entre les caractéristiques étudiées et les niveaux de sanctions a été examinée à l’aide d’une régression logistique ordinale. Les résultats ont montré que le niveau de gravité des sanctions relatif aux irrégularités en matière d’information financière commises par les entreprises cotées en bourse était plus élevé lorsque : (a) la proportion de membres du conseil d’administration qui ne sont pas indépendants augmente; (b) le dirigeant de l’entreprise est également président du conseil; et (c) la proportion de femmes dans le conseil augmente; (d) la taille du conseil d’administration est plus grande. Dans l’ensemble, les résultats obtenus montrent que certaines caractéristiques du conseil d’administration sont associées à la probabilité d’occurrence des irrégularités en matière l’information financière, mais que certaines relations peuvent être contre-intuitives, comme dans le cas de la diversité de genre. Les résultats présentés apportent de nouvelles preuves quant à l’importance de la composition du conseil d’administration pour assurer la qualité de l’information financière et réduire les irrégularités à l’égard de cette information. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Gouvernance d’entreprise, Indépendance du conseil d’administration, Dualité, Diversité du genre, Taille du conseil, Irrégularités en matière d’information financière.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil0,878

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,014
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,200 · 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
Publié2023
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