Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT As financial statements continue to contain more estimates and audit programs rely more on enquiry-based evidence, there is an increasing need to understand whether the process of enquiry can provide more reliable evidence. Prior research in other disciplines indicates enquiry process improvement is a first step in the direction of improving the quality of evidence obtained from management enquiry. This study explores which type of decision aid—a simple cognitive planning theory-adapted instruction or a detailed checklist developed from auditing field research—is more likely to improve junior auditors' planning for collecting enquiry-based evidence about a specific accounting issue. An experiment was conducted using 154 participants with an average of 12 months of auditing experience. The results show participants receiving the theory-based instruction, in contrast to those receiving no decision aids, planned to pose a greater number of questions and inquire of a larger and more diverse set of client personnel in areas relevant to the accounting issue. Further, these participants planned to corroborate evidence obtained from management enquiry with an increased number of audit procedures other than enquiry. The practice-based checklist resulted in similar overall effects, albeit at the “cost” of having to deal with a more complex aid and with less focus on corroboration by means other than enquiry. This study suggests that both decision aids can lead junior auditors to improve their planned approach to enquiry, and if these plans are executed appropriately, they could lead to more reliable audit evidence generated from enquiry of management. Data Availability: Contact the author.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,268 | 0,262 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».