Auditors' Use of Formal Advice from Internal Firm Subject Matter Experts: The Impact of Advice Quality and Advice Awareness on Auditors' Judgments
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT When subject matter experts are consulted during an audit, the quality of the expert's advice depends upon their ability to fully understand and incorporate client‐specific facts into their advice. Public Company Accounting Oversight Board (PCAOB) inspection reports suggest that auditors are neglecting to perform the required work to assess the quality of experts' recommendations. This study examines how characteristics of the audit, notably staffing decisions, can impede auditors' ability to discern advice quality. In an experiment, we examine how receiving advice of different levels of quality (lower or higher incorporation of relevant client facts) and awareness at the planning stage of the use of a subject matter expert (a priori aware or unaware) impacts auditors' effort, utilization of the advice, and judgment accuracy. We find that awareness of an expert being employed led to a social facilitation effect such that auditors who were a priori aware put forth more effort prior to receiving the expert advice and were initially in less agreement with management's aggressive revenue recognition position than auditors who were unaware. Upon receiving the expert advice, auditors who were a priori aware were more accurate than auditors who were unaware. These results should interest both audit regulators and practitioners by demonstrating how the timing and communication of consulting decisions affect auditors' assessments of advice received from subject matter experts.
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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 | 0,016 | 0,213 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».