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Les conséquences de la proximité de l’information contenue dans les états financiers et de l’information rétroactive relative aux prévisions de flux de trésorerie

2010· article· fr· W1977882200 on OpenAlexvenueno aff
Frank D. Hodge, Patrick E. Hopkins, David Wood

Bibliographic record

VenueContemporary Accounting Research · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicAuditing, Earnings Management, Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le Financial Accounting Standards Board (FASB) et l’International Accounting Standards Board (IASB), dans leur projet conjoint de norme relative à la présentation des états financiers, remettent à l’étude les éléments de base de la présentation des états financiers. Les discussions préliminaires des deux organismes dans le cadre de ce projet indiquent qu’ils entendent modifier les états financiers exigés de manière à accroître la proximité de l’information liée à la performance relative à chaque période. Les auteurs apportent des preuves en ce qui a trait à ce changement potentiel en analysant l’incidence de la proximité de l’information contenue dans les états financiers sur la capacité des investisseurs d’assimiler les propriétés sérielles des données relatives aux flux de trésorerie et aux régularisations qui sont présentées, pertinentes à la formulation de prévisions. Ils examinent également le rôle que joue l’information rétroactive dans cette relation. Les résultats expérimentaux de l’étude semblent indiquer que les investisseurs non professionnels sont en mesure d’assimiler plus rapidement la relation entre les flux de trésorerie et les régularisations de la période courante et la matérialisation des flux de trésorerie futurs lorsque l’information contenue dans les états financiers est présentée dans un seul état plutôt que lorsqu’elle est subdivisée en deux états. Les auteurs constatent en outre que les investisseurs non professionnels affichent des degrés plus faibles d’erreurs prévisionnelles absolues et une dispersion des prévisions moins grande lorsque l’information contenue dans les états financiers leur est communiquée dans un seul état. Enfin, les auteurs démontrent que les investisseurs non professionnels à qui sont communiquées sur une seule page des observations rétroactives exhaustives quant aux résultats assimilent plus rapidement l’information au départ et, une fois l’apprentissage intégré, formulent des prévisions exactes avec plus de régularité que les investisseurs à qui sont communiquées en deux pages des observations rétroactives, exhaustives ou limitées. Dans l’ensemble, les résultats de l’étude tendent à démontrer l’efficacité des solutions de rechange quant à la présentation des états financiers et l’utilité potentielle de la communication d’observations rétroactives plus exhaustives.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.026
metaresearch head score (Gemma)0.116
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.026
Threshold uncertainty score0.138

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0260.116
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0080.005
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.317
Teacher spread0.286 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2010
Admission routes1
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