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Enregistrement W2226943868

IMPLEMENTASI CONTROL OBJECTIVES FOR INFORMATION AND RELATED TECHNOLOGY TERHADAP AUDIT INTERNAL DI INDONESIA

2013· article· en· W2226943868 sur OpenAlexaboutno aff
Stefani Rosaria Priyambodo, Rohmawati Kusumaningtias

Notice bibliographique

RevueJURNAL AKUNTANSI UNESA · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology in Education and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCOBITAuditInternal controlBusinessInternal auditControl (management)Information technology auditProcess managementAccountingControl environmentInformation technologyTransparency (behavior)Corporate governanceOperations managementComputer scienceEngineeringJoint auditComputer securityFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sistem control objectives for information and related technology is very advanced and has developed many advanced applied in countries such as Germany, Canada, United States of America, United Kingdom,etc.  A lot of auditor use Control objective for information and Related Technology to understanding client’s company or organisation structure and internal control system, futhermore COBIT helps auditor to reveal about every single detail of it, such as their real expenses, benefit, deals and goals. This study aims to describe the system control objectives for information and related technology, as well as linkages with COBIT internal audit system. In addition, this study also aims to inform companies in Indonesia which are some who have implemented COBIT in their internal control systems. The result about this study is with the use of COBIT system in the company, it will be easier to achieve their goals as well as easier to avoid the possible risks that can be encountered. And for the auditor, COBIT greatly help facilitate auditor in view of the level of compliance, transparency, as well as the successful implementation of the system has been made. Key Words : Internal Audit, Control Objectives and Related Technology, IT Governance.

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)0,004
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,225 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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