BÜYÜK VE ORTA BOY İŞLETMELER İÇİN FİNANSAL RAPORLAMA STANDARDI (BOBİ FRS) VE YILLARA YAYGIN İNŞAAT MUHASEBESİ UYGULAMA ÖRNEĞİ
Bibliographic record
Abstract
Bağımsız denetime tabi olup Türkiye Finansal Raporlama Standartlarını uygulamak zorunda olan işletmeler haricindeki tüm şirketler 1 Ocak 2018 tarihi itibariyle Büyük ve Orta Boy İşletmeler İçin Finansal Raporlama Standardı (BOBİ FRS) uygulamaya başlamışlardır. BOBİ FRS’nin yürürlüğü girmesi ile beraber şirketlerin mevcut muhasebe uygulamalarında birçok değişiklikler ve yenilikler ortaya çıkmıştır. BOBİ FRS ile mevcut mevzuat arasındaki en büyük farlılıklardan biri de yıllara yaygın inşaat sözleşmelerinde olmuştur. İnşaat taahhüt işleri ve özellikle yıllara yaygın inşaat işleri yapısı gereği birden fazla yıl süren işler olduğundan hasılatın ve buna ilişkin giderlerin raporlanma zamanı önem taşımaktadır. Bu da hasılat ve giderlerin ilgili oldukları dönemlerin kâr veya zarar tablolarına yansıtılması gerekliliğini doğurmaktadır. Çalışmada BOBİ FRS açısından yıllara yaygın inşaat işlerinde hasılatın ve ilgili giderlerin raporlanma zamanı ile muhasebeleştirilmesi değerlendirilmiştir.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.064 | 0.016 |
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".