Sampling Practices of Internal Auditors at Corporations on the Standard & Poor's Toronto Stock Exchange Composite Index*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The purpose of this study is to find out how often statistical and nonstatistical audit sampling practices are used by internal auditors in companies listed on the Standard and Poor's (S&P) Toronto Stock Exchange (TSX) Composite Index and how such practices are related to the training and background of the respondents. We adapted the questionnaire used by Hall, Hunton, and Pierce (2002) in their survey of U.S. auditors in public accounting, industry, and government. Although 20 percent of companies responding do not have an internal audit department, the other 80 percent use statistical methods to plan sample sizes 15 percent (+5 percent) of the time, random sample selection methods 23 percent (+5 percent) of the time, but statistical evaluation methods only 10% (+4%) of the time. Despite the low percentage use, almost half of the respondents reported substantial training in statistical sampling and evaluation methods. Moreover, we found statistically significantly higher proportions of respondents with substantial training in audit sampling methods among companies cross‐listed on U.S. exchanges compared with companies listed only on the TSX. Finally, respondents with a chartered accountant designation tend to have a negative impact on the use of statistical methods in audit sampling, and companies cross‐listed on U.S. exchanges tend to have larger internal audit departments than companies listed only on the TSX.
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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».