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Enregistrement W2624961527 · doi:10.5430/ijfr.v8n3p27

A Robust Newcomb-Benford Account Screening Profiler: An Audit Decision Support System

2017· article· en· W2624961527 sur OpenAlexvenueno aff
Frank Heilig, Edward J. Lusk

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueBenford’s Law and Fraud Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesState University of New YorkAmerican Philosophical Society
Mots-clésBenford's lawVettingWarrantComputer scienceAuditTriageDecision support systemDownloadOperations researchComputer securityArtificial intelligencePsychologyStatisticsBusinessOperating systemAccountingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The best practices execution of the audit is conditioned by the facility with which Decision Support Systems [DSS] can be created using simple Excel™ programming tools and functionalities. Such DSS can aid in the exclusive binary triage of the many of the client’s accounts each of which typically has tens of thousands of items into: {Accounts that may warrant Extended Procedures Testing [EPT]} or {Accounts that may not warrant EPT}. We use the Newcomb-Benford first-digit-profile as a triage platform to screen client accounts into the above mentioned exclusive sets. We call this DSS: The Newcomb-Benford Robust Screening:DSS [NBRS:DSS]. We report on the details of its development & vetting, and illustrate its functionalities using one of the historical Benford Datasets. The NBRS:DSS employs four account screening platforms each of which has been reported in the literature. The NBRS:DSS is available from the authors free as a download without restrictions to its use.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,727

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,279
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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