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Enregistrement W2101655780 · doi:10.5539/ibr.v4n4p191

An Empirical Evidence of Performance Measurement of Audit Firms in Malaysia

2011· article· en· W2101655780 sur OpenAlexvenueno aff
Mohd Noor Azli Ali Khan, Rohaizat Baharun, Kamaruzzaman Abdul Rahim, Norhayati Zakuan

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi Malaysia
Mots-clésAuditBusinessProfit (economics)Performance measurementAffect (linguistics)Control (management)AccountingEconometricsOperations managementStatisticsMarketingComputer scienceEconomicsMathematicsPsychologyMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the method applied by Bumiputera audit firms to measure their performance, and the factors or variables that affect the firms’ performance. Performance measurement consists of rules for assigning a value to objects or events in such a way as to represent quantities, qualities or categories of an attribute. In view of the importance of performance measurement as a planning and control mechanism, this exploratory study has been carried out. Data was collected through survey questionnaires, which were distributed by the non-probability sampling method. Among the 32 firms selected, only 29 firms measured their performance. The performance measurement approaches used by those firms are increased in the number of clients, comparison of annual income and comparison of annual profit. The result also reveals that customer factor is the main factor that affects the performance of the Bumiputera audit firms.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,171 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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