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Enregistrement W2784576936 · doi:10.5430/afr.v7n2p48

Audit Committee Effectiveness and Company Performance: Evidence from Jordan

2018· article· en· W2784576936 sur OpenAlexvenueno aff
Rateb Mohammad Alqatamin

Notice bibliographique

RevueAccounting and Finance Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudit committeeAccountingAuditShareholderBusinessChief audit executiveStock exchangeSample (material)Corporate governanceJoint auditAudit evidenceInternal auditFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper seeks to investigate the effect of audit committee characteristics on the company’s performance. The sample consists of 165 non-financial companies listed on the Amman Stock Exchange (ASE) over the period 2014-2016. The results of the study show that the audit committee size, independence and gender diversity have a significant positive relationship with firm’s performance, whereas experience and frequency of meetings has an insignificant association. The results of the study could be beneficial for managers and boards in making suitable choices about audit committee characteristics and corporate governance mechanisms to enhance the company’s performance. The study gives policy makers a better understanding of the different characteristics required of an audit committee, for incorporation in future policy preparation to protect the shareholders’ interests. The relationship between audit committee characteristics and company performance is still ambiguous. This study contributes to the literature by identifying the role of audit committee characteristics in company performance, providing evidence for the view that performance is driven by specific audit committee characteristics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations184
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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