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Enregistrement W2154472149 · doi:10.1506/7kbw-bkcu-ttar-164l

A Note on the Interdependence between Hypothesis Generation and Information Search in Conducting Analytical Procedures*

2003· article· en· W2154472149 sur OpenAlexvenueno aff
Stephen Kwaku Asare, Arnold M. Wright

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueForecasting Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSet (abstract data type)AuditStatistical hypothesis testingQuality (philosophy)Process (computing)Alternative hypothesisPsychologyComputer scienceEconometricsStatisticsMathematicsAccountingEconomicsNull hypothesisEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examines the linkage among the initial hypothesis set, the information search, and decision performance in performing analytical procedures. We manipulated the quality of the initial hypothesis set and the quality of the information search to investigate the extent to which deficiencies (or benefits) in either process can be remedied (or negated) by the other phase. The hypothesis set manipulation entailed inheriting a correct hypothesis set, inheriting an incorrect hypothesis set, or generating a hypothesis set. The information search was manipulated by providing a balanced evidence set to auditors (i.e., evidence on a range of likely causes including the actual cause ‐ analogous to a standard audit program) or asking them to conduct their own search. One hundred and two auditors participated in the study. The results show that auditors who inherit a correct hypothesis set and receive balanced evidence performed better than those who inherit a correct hypothesis set and did their own search, as well as those who inherited an incorrect hypothesis set and were provided a balanced evidence set. The former performance difference arose because auditors who conducted their own search were found to do repeated testing of non‐errors and truncated their search. This suggests that having a correct hypothesis set does not ensure that a balanced testing strategy is employed, which, in turn, diminishes part of the presumed benefits of a correct hypothesis set. The latter performance difference was attributable to auditors' failure to generate new hypotheses when they received evidence about a hypothesis that was not in the current hypothesis set. This demonstrates that balanced evidence does not fully compensate for having an initial incorrect hypothesis set. These findings suggest the need for firm training and/or decision aids to facilitate both a balanced information search and an iterative hypothesis generation process.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,373
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,794
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3730,794
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0020,014
Communication savante0,0100,016
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,529
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,053 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations51
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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