An Empirical Assessment of a Model of Effective Audit Judgment in an E-Commerce Scenario
Notice bibliographique
Résumé
This global survey of 203 B2B E-Commerce auditors examined a model of E-Commerce audit effectiveness using confirmatory factor analysis and structural regression analysis. The findings support the theorized relationship of information technology audit expertise and information and communication technology expertise on E-Commerce audit judgment while the theorized system change management impact was indirect via information technology audit expertise. The results of this empirical study furthers understanding of the importance of auditor expertise in systems and network change management which has been an under researched area in E-Commerce auditing. The highly technology-centric nature of E-Commerce requires various expertise areas for the E-Commerce auditor to develop a higher level of audit judgment expertise. The most significant contribution made by this study to the accounting literature lies in the empirical validation of the E-Commerce audit judgment expertise model which uses global sampling of forty six countries with 203 auditor respondents. Further, this study provides measurement scales for future empirical studies to not only validate these scales on independent samples but also to extend the theory developed and tested in this paper. It is hoped that the results of this study can provide a sound theoretical and operational basis for research focused on differentiating the efficacy of varying E-Commerce audit judgment expertise configurations and for future accounting studies that determine the paths of audit expertise system design and redesign for our fast changing technological milieu.
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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 | 0,008 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».