Conventions of Audit Quality: The Perspective of Public and Private Company Audit Partners
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY This research is based on an in-depth analysis of 34 interviews with partners in Big 4, medium-sized, and small audit firms that specialize in private and/or public company audits, to explore how they understand the concept of audit quality. Two contrasting conventions—i.e., shared judgment norms—of audit quality emerge from the analysis. Public company audit partners in Big 4 firms espouse what we call the “model” audit quality convention, which considers that audit quality results from a technically flawless audit, where professional judgment is highly formalized, and quality is attested by a perfectly documented audit file that passes Canadian Public Accountability Board (CPAB) and PCAOB inspections. In contrast, partners working primarily on private company audits, regardless of their firm's size, endorse what we call the “value-added” audit quality convention, which considers that audit quality results from tailoring the audit to meet the client's unique needs, where professional judgment is unconstrained, and where quality is attested by the client's perception that the audit has given a better understanding of their financial situation and the associated risks and opportunities. Our analysis also reveals significant tensions within each of these two conventions, and a fear that the current regulatory framework for quality control might end up severely hurting audit quality.
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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 | 0,042 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,016 |
| Communication savante | 0,017 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».