Notice bibliographique
Résumé
Je développe ici une nouvelle évaluation de la qualité de la fonction d'audit interne (FAI) basée sur des données d'entrée et j'examine les facteurs qui poussent les entreprises à mettre en place une FAI de haute qualité ainsi que les conséquences économiques d'une FAI de haute qualité. Afin de rendre opérationnelle mon analyse empirique, je crée un échantillon d'archivage de FAI international unique en associant une enquête d'auditeur interne menée au niveau international intitulée CBOK 2010 à des données publiques présentes dans la base de données Worldscope. En me basant sur les Normes Internationales pour la Pratique Professionnelle d'Audit Interne proposées par l'Institut des Auditeurs Internes, je mesure la qualité de la FAI en fonction des attributs et des pratiques de FAI souhaitables qui prennent en compte la compétence (1), l'indépendance (2), les pratiques de reporting et de planification (3), et les pratiques d'amélioration et de vérification de la qualité (4) de la FAI. En ce qui concerne les facteurs décisifs de la qualité de la FAI, je constate que la qualité de la FAI est affectée par les cadres opérationnels et les caractéristiques d'autres mécanismes de gouvernance des entreprises y compris les mesures incitatives de supervision du conseil d'administration, la diligence du comité d'audit et les pouvoirs du PDG. En outre, les mesures incitatives des entreprises destinées à une FAI de haute qualité sont renforcées par les exigences strictes et détaillées en matière de FAI présentes dans les codes de gouvernance d'entreprise des pays. Enfin, je documente le fait que d'autres mécanismes de gouvernance, en particulier les mesures incitatives de supervision des directeurs, jouent un plus grand rôle pour influencer la qualité de la FAI lorsque le cadre réglementaire dans son ensemble est fragile. En ce qui concerne les conséquences économiques d'une FAI de haute qualité, j'aborde le rôle que joue la FAI pour fournir des services de vérification en matière de reporting financier et je constate que la qualité de la FAI est associée de manière positive à la qualité des revenus. En prenant en compte l'implication croissante de la FAI dans la gestion du risque et les initiatives stratégiques, qui a pour conséquence le fait que la FAI joue un rôle accru pour fournir des services de consulting appropriés aux opérations des entreprises, je fournis en outre les preuves qu'une FAI de haute qualité est importante pour la performance opérationnelle des entreprises. Je documente de manière spécifique le fait que la vitesse de reprise de la performance opérationnelle suite à la crise financière récente est considérablement plus rapide pour les entreprises qui bénéficient d'une FAI de haute qualité que pour les entreprises dont la FAI est de mauvaise qualité, et que la qualité de la FAI est associée de manière positive à la bonne capacité d'investissement des entreprises au cours de la période post-crise financière. De plus, je constate que le degré d'implication de la FAI dans les activités de consulting stratégique a un effet positif incrémentiel sur la reprise de la performance, ce qui suggère que fournir des services de consulting est une façon importante pour la FAI de procurer de la valeur aux entreprises. Les bénéfices d'une telle expansion des activités de consulting ont cependant un coût pour les entreprises dont la FAI est de mauvaise qualité, car je constate que l'implication de la FAI dans le consulting stratégique peut nuire au rôle que joue la FAI pour fournir des services de vérification et par conséquent affecter de manière négative la qualité des revenus lorsque la qualité de la FAI est mauvaise mais non pas lorsque la qualité de la FAI est bonne. De manière générale, ces constatations suggèrent que si l'on s'attend à ce que la FAI procure de la valeur aux entreprises en fournissant à la fois des services de vérification et de consulting, il est alors essentiel de maintenir un niveau de qualité de FAI adéquat.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».