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A concise history of analytical accounting

2017· article· es· W1505273169 on OpenAlex
Richard Mattessich

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
fundA Canadian funder is recorded on the work.

Bibliographic record

VenueDe Computis - Revista Española de Historia de la Contabilidad · 2017
Typearticle
Languagees
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicAuditing, Earnings Management, Governance
Canadian institutionsUniversity of British Columbia
FundersSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
KeywordsHumanitiesMathematicsPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Este trabajo ofrece una sucinta revisión de los métodos de matemática analítica empleados en teneduría de libros y contabilidad durante los últimos cinco milenios. Sin embargo, el énfasis se centra en la segunda mitad del siglo XX, en el cual el uso de ideas matemáticas, de conceptos formales y de técnicas es cuando verdaderamente floreció. Aparte de un uso creciente del interés compuesto y de los cálculos del valor actual, las últimas se refinaron grandemente con la introducción de variables probabilísticas, de modelos estocásticos, de errores en términos estadísticos (como se encuentran, por ejemplo, en la versión ampliada y perfeccionada de la clean surplus theory). Pero este período (de los últimos 50 años más o menos) comenzó propiamente con modelos contables deterministas (que han probado su valor práctico últimamente en el desarrollo de hojas de cálculo electrónicas y sistemas presupuestarios). Hubo asimismo mucha experimentación con álgebra lineal y no lineal (incluyendo el álgebra matricial) y otras técnicas de investigación operativa, así como en métodos de muestreo estadístico contable que han probado su utilidad particularmente en la auditoría. Con todo, el logro intelectual culminante fue el lento pero impactante desarrollo de las posibilidades de información (information perspective) ofrecidas por la contabilidad (incluyendo información económica, la perfeccionada versión de la clean surplus theory y la teoría matemática de la agencia. Estos esfuerzos han sido resumidos recientemente en la obra en dos volúmenes de Christensen y Feltham (2003, 2005).

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.030
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.683
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.030
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0030.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.245
Teacher spread0.233 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it