A divulgação do risco nas demonstrações financeiras: uma análise ao anexo das sociedades não financeiras portuguesas
Bibliographic record
Abstract
O presente estudo tem por objetivo analisar a divulgação do risco efetuada por parte das sociedades não financeiras Portuguesas cotadas na Euronext de Lisboa ao longo dos anos de 2011 e 2012. Foram analisadas as características da informação divulgada em matérias ligadas ao risco tendo em conta o âmbito temporal, o caráter quantitativo ou qualitativo da informação, a natureza e a classificação do risco divulgado. Os dados para este estudo foram recolhidos a partir da análise de conteúdo ao anexo dos relatórios e contas (contas consolidadas) das entidades pertencentes à população durante o período de 2011 e 2012, resultando numa população de 36 entidades. Os referidos dados foram posteriormente submetidos a técnicas de análise univariada e bivariada baseada em testes não paramétricos, nomeadamente o teste de Wilcoxon. Os resultados demonstram que predomina a divulgação de informação financeira de forma qualitativa, referente ao passado e classificada como “boas notícias”. Pretende-se que os resultados desta investigação possam contribuir para a compreensão do tema desenvolvido, como é o caso dos elementos que se encontram na base da divulgação de informação de matérias ligadas ao risco.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".