The Effect of Accountability and Time Budgets on Auditors' Testing Strategies*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates the joint effects of accountability and time budgets on auditors' testing strategies. The task studied, substantive analytical procedures, requires auditors to identify and test hypotheses when investigating the cause of unexpected fluctuations. Thus, auditors must determine the number of tests to conduct (i.e., extent), the number of potential hypotheses to directly test (i.e., breadth), the number of tests for each hypothesis (i.e., depth) and the number of potential error or non‐error hypotheses to test (i.e., focus). Testing strategies, which we define as choices made with respect to extent, focus, depth, and breadth of testing, have significant practical and theoretical implications. For example, reducing the breadth of testing may result in failure to test the correct hypothesis, potentially impairing audit effectiveness. In this study, auditors inherited five potential causes of an unexpected increase in the gross margin of a client. As in practice, their task was to conduct tests to investigate and identify the actual cause of the fluctuation. Auditors were randomly assigned to one of four conditions created by fully crossing accountability and time budgets. The results indicate that accountability leads to an increase in the extent and breadth of testing but does not affect the depth of testing. Further, accountability leads to an increase in the testing of errors but results in a decrease in the testing of non‐errors. The focus on breadth and error testing is consistent with the notion that accountability, to a superior with unspecified preferences, promotes more cautious behavior. The results also show that a time budget decreases the extent and depth of testing but does not affect the breadth of testing. There was no evidence that the two factors interactively affected testing strategies or performance. Finally, increased breadth of testing was the mechanism that led to better performance as measured by the identification of the actual cause of the unexpected fluctuation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».