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Enregistrement W2065161441 · doi:10.1080/17449480.2013.834725

Joint Audit: Issues and Challenges for Researchers and Policy-Makers

2013· article· en· W2065161441 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAccounting in Europe · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesFondation HECCentre National de la Recherche ScientifiqueInstitute of Chartered Accountants Scotland
Mots-clésAuditJoint auditBusinessAudit planContext (archaeology)Quality auditAccountingPerformance auditJoint (building)Competition (biology)Information technology auditAudit evidenceCommissionEmpirical researchInternal auditGreen paperFinanceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The publication of the European Commission Green Paper, ‘Audit Policy: Lessons from the Crisis’ in October 2010, has stirred up a lively debate on the role of joint audits. This literature review identifies and evaluates, for the benefit of future research and regulators, existing evidence about joint audits. We find limited empirical support to suggest that joint audits lead to increased audit quality, but some empirical support to suggest that joint audits lead to additional costs. Overall, this paper indicates that joint audit should be seen as a mechanism that is embedded in a broader institutional context and not be considered in isolation from other factors that might impact the audit market. The results indicate that various country-level characteristics are simultaneously at play. While joint audits can potentially enhance the audit market competition by allowing smaller audit firms to maintain larger market shares, the related impact on audit quality has not yet been clearly demonstrated and thus provides a promising avenue for future research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,770
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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