L'obligation de communication sur le contrôle interne : étude du cas français
Bibliographic record
Abstract
Résumé Les scandales financiers qui se sont produits ces dernières années ont montré que certaines normes comptables n’étaient pas adéquates et que certains comportements étaient pervertis en matière de gouvernement d’entreprise, d’audit des comptes et d’analyse financière. L’absence de contrôle interne ou un contrôle interne mal adapté ont servi à expliquer certaines dérives financières. la loi Sarbanes-Oxley de 2002 a été une réaction brutale du législateur américain, qui a eu un impact dans des pays comme la France et le Canada. Ces différentes lois font du gouvernement d’entreprise un élément privilégié pour restaurer la confiance dans l’entreprise et les marchés financiers. Or, le contrôle interne permet d’apporter la transparence nécessaire pour rétablir cette confiance et aboutir à un gouvernement «efficace». La première partie de l’article examine le cadre économique et légal des lois en question, tandis que la seconde partie expose les résultats d’une étude empirique portant sur l’application de la Loi de sécurité financière de France.
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 | 0.005 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.000 |
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.
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".