Les provisions environnementales et la gestion stratégique des résultats : une étude canadienne
Bibliographic record
Abstract
Dans cette étude, nous postulons que la décision des dirigeants d’une entreprise en matière de provision environnementale est motivée par la volonté de : 1) lisser les résultats, 2) minimiser les coûts contractuels liés aux emprunts ou à la défaillance, 3) gérer la visibilité politique (exposition aux médias). L’échantillon regroupe des entreprises canadiennes des secteurs d’activité suivants : pâtes et papiers et produits forestiers ; mines et métallurgie ; produits pétroliers pour la période 1990-1996. Nos principaux constats sont les suivants : les entreprises établissent des provisions environnementales dans le but de lisser leurs résultats lorsqu’ils sont volatils ; les entreprises politiquement visibles augmentent le montant de la dotation à provision environnementale. Les coûts contractuels découlant de l’endettement d’une entreprise ou d’une défaillance potentielle ne semblent pas influencer les montants des provisions environnementales. Toutefois, l’information communiquée par la comptabilisation de ces provisions est pertinente pour les marchés boursiers.
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 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".