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Record W2044074163 · doi:10.3917/cca.203.0101

L'impact des normes IFRS sur la relation entre le conservatisme et l'efficacité des politiques d'investissement

2014· article· fr· W2044074163 on OpenAlexaff
Paúl André, Andrei Filip, Sophie Marmousez

Bibliographic record

VenueComptabilité - Contrôle - Audit · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicAuditing, Earnings Management, Governance
Canadian institutionsHEC Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nous testons si une information comptable caractérisée par un niveau plus élevé de conservatisme est associée à des politiques d’investissement plus efficaces (réduction du sur- ou du sous-investissement) pour un échantillon de sociétés françaises, avant et après l’application obligatoire des IFRS en 2005. S’il est aisé d’établir un lien théorique entre le conservatisme et l’efficacité des politiques d’investissement, il n’est pas évident que ce lien persiste dans le contexte du passage aux normes IFRS, généralement reconnues comme réduisant le conservatisme. Empiriquement, nous observons effectivement une diminution significative du conservatisme après l’introduction des IFRS, à l’instar de Piot et al. (2011), Ahmed et al. (2013) et André et al. (2013). Nos résultats montrent que si, dans la période pré-IFRS, le conservatisme limite le sur- et le sous-investissement, il ne semble plus jouer aucun rôle dans la période post-IFRS. Notre recherche contribue aux débats académiques et réglementaires sur les conséquences économiques de diverses caractéristiques de l’information comptable produite par les sociétés, ainsi que sur les effets du passage aux IFRS. L’introduction des IFRS a assurément établi un nouvel équilibre entre les caractéristiques qualitatives de l’information financière dont les coûts et bénéfices restent difficiles à apprécier.

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 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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.026
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.361
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.026
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.004
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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 head0.016
GPT teacher head0.243
Teacher spread0.227 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations19
Published2014
Admission routes1
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