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Enregistrement W2218607173 · doi:10.1111/1911-3838.12085

Effects of Advice on Effectiveness and Efficiency of Tax Planning Tasks

2015· article· en· W2218607173 sur OpenAlexafffundvenueabout
Odette M. Pinto

Notice bibliographique

RevueAccounting Perspectives · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesMacEwan University
Mots-clésBusinessAdvice (programming)LimitingAccountingPublic economicsEconomicsActuarial scienceComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Supervisory advice is generally given to tax professionals in public accounting firms before they commence tax planning tasks. The objectives of giving advice are to achieve effectiveness and efficiency in tax planning, as well as for training tax professionals. An experiment with 54 tax professionals, from accounting firms across Canada, was conducted to determine the effects of supervisory advice on effectiveness and efficiency in performing tax planning tasks of different complexity. Advice results in lower effectiveness in lower‐complexity tasks, as evidenced by more technically inadequate tax plans, signs of confusion and overdetermined solutions (i.e., unnecessary information in the tax plans). In higher‐complexity cases, the results suggest a limited improvement in effectiveness, as evidenced by more technically adequate plans, but at a cost of limiting insightful judgment. On the other hand, advice results in limited gains in efficiency for both the lower and higher‐complexity tasks. This study extends the advice and tax literatures by investigating the role of advice in the performance of tax planning tasks of different complexity, which has not been examined in other research. This study also contributes to tax practice, as public accounting firms should consider the limited gains in efficiency with the decrease in effectiveness for lower‐complexity tasks and the potential to limit insightful judgment for higher complexity tasks. The results of this study suggest that firms face trade‐offs in achieving efficiency, effectiveness and the training objective.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,119
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,119
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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