An analysis of the victims of occupational fraud: a Canadian perspective
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 This paper aims to describe and explain characteristics of organizations that are victims of occupational fraud. Design/methodology/approach This study is based on a 2006 occupational fraud web survey conducted in Canada by the Association of Certified Fraud Examiners (ACFE). Findings The analysis shows that occupational fraud losses are quite large, accounting for a median loss of C$187,500 and a mean loss of C$1,142,494. These losses represent, respectively, 0.3 percent (median) and 9 percent (mean) of the victim organization's annual sales. Private companies, not‐for‐profit organizations and small businesses are particularly vulnerable to relatively larger fraud losses. It is also shown that the smaller the organization the more likely fraud losses will be relatively larger. Research limitations/implications This study contributes to academia by measuring the statistical significance of the cost of occupational fraud per various organizational characteristics. Practical implications This study is useful to regulatory agencies and anti‐fraud professionals because it provides information about what types of organizations are more vulnerable to fraud, thus indicating where prevention and detection efforts should be directed. Originality/value This paper is based on proprietary data owned by the ACFE and is the first to analyze the statistical significance of the consequences (cost) of occupational fraud in Canada.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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