Impact de l’efficacité des comités d’audit sur la qualité des bénéfices comptables divulgués
Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à examiner l’importance du rôle de contrôle exercé par le comité d’audit sur la fiabilité des états financiers dans les sociétés américaines. Plus précisément, nous cherchons à déterminer l’influence de certaines caractéristiques du comité d’audit sur la qualité des bénéfices comptables. Pour atteindre cet objectif, nous avons étudié, de 2000 à 2004, un échantillon de 100 entreprises américaines qui exercent dans divers secteurs d’activités. Nous avons choisi la pertinence et le niveau de conservatisme comptable comme mesures de la qualité des bénéfices. Ainsi, nous avons remarqué une relation positive entre la qualité des bénéfices et l’efficacité des comités d’audit grâce à l’indépendance, à l’orientation, à l’expertise et à la diligence de ces membres.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.006 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".