Influence factors analysis of online auditing performance assessment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Consistent with the requirements of online auditing performance assessments, the purpose of this paper is to propose an influence factors analysis method using analytic hierarchy process (AHP) and grey incidence analysis (GIA) to analyze the importance degree of influence factors on online auditing performance quantitatively. Design/methodology/approach A grey incidence model is developed to analyze the influence factors of online auditing performance based on the characteristics of online auditing. Then, the AHP is used to compute the weights of each assessment criterion of online auditing, and the performance of online auditing are computed. Finally, representing the performance assessment results computed by AHP and values of each assessment criterion as two sequences, GIA is used to analyze the importance degree of influence factors of online auditing performance quantitatively. Findings The main, secondary and minor influence factors of performance assessment of the online auditing project are identified. For online auditing projects, costs incurred are not the main influence factors of performance. Online auditing projects with higher benefits, higher quality and better design are the really effective ones. Besides, there is no direct relationship between the value of the weight of each criterion and the value of the degree of grey incidence. Practical implications The results of this study provide useful decision information to implement online auditing projects. Originality/value An effective method for analyzing the importance degree of influence factors of online auditing performance quantitatively is provided in this study.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle