Les vérificateurs internes « sur la crête » : idéologie, politique, éthique et lutte contre la fraude et la corruption
Notice bibliographique
Résumé
Cet article examine certains défis idéologiques, politiques et moraux auxquels font face les vérificateurs internes dans leur lutte contre la fraude et la corruption. Plus particulièrement, il considère l’influence de ces trois facteurs sur les définitions de la fraude et de la corruption et sur la perception des objectifs des vérifications internes. Les deux cas très connus de fraude et de corruption (le scandale des commandites au Canada et l’effondrement de WorldCom) sont abordés de manière à montrer comment ces facteurs peuvent nuire à l’indépendance, à l’intégrité et au jugement professionnel des vérificateurs. Ces deux cas d’espèce illustrent bien le phénomène des dénonciateurs et à quel point la foi de ceux-ci en l’intégrité du système peut en faire des victimes d’injustices et d’aliénation, ou même des « héros tragiques ». Finalement, les meilleures politiques d’intervention dans ces situations et les ressources didactiques que la profession a rendues disponibles et qui permettraient d’assister les personnes aux prises avec ces divers enjeux sont décrites.
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.
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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».