Audit Partner Tenure and Internal Control Reporting Quality: U.S. Evidence from the Not‐For‐Profit Sector
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examines the effects of audit partner tenure and audit partner changes on internal control reporting quality for large U.S. not‐for‐profit (NFP) organizations. Regulators contend that audit partners lose their objectivity over successive audits, reducing audit quality. A large body of research has examined this issue, primarily in non‐U.S. jurisdictions, with mixed results. We examine the associations between audit partner tenure and audit partner changes and the incidence of reported internal control deficiencies (ICDs), the quality of internal control reports (following PCAOB audit quality indicators), and the severity of reported ICDs. We find negative associations between audit partner tenure and the incidence of reported ICDs, the quality of internal control reports, and the severity of reported ICDs. Together, these findings indicate that internal control reporting quality deteriorates with audit partner tenure. However, we find no association between audit partner changes and internal control reporting, which is consistent with partners lacking client specific knowledge in their first year with a client. Finally, we find no association between either audit partner tenure or changes and the likelihood of remediation. Our findings contribute large‐sample U.S. evidence on the association between audit partner tenure and internal control reporting quality and provide useful information to government regulators, NFP boards charged with the oversight of the external auditor and internal controls, and NFP stakeholders.
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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 | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».