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Enregistrement W2803308240 · doi:10.5430/afr.v7n3p54

The Determinants of Audit Expectation Gap: An Empirical Study from Kingdom of Bahrain

2018· article· en· W2803308240 sur OpenAlexvenueno aff
Sayed Ali Ahmed Alawi, Rami Mohammad Abu Wadi, Gagan Kukreja

Notice bibliographique

RevueAccounting and Finance Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditAccountingBusinessSample (material)Joint auditAuditor's reportExternal auditorDescriptive statisticsInternal auditActuarial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research aims at identifying the determinants of audit expectation gap between the auditors and the users of financial statements in the Kingdom of Bahrain. This issue is noticed in many frauds or errors or illegal matters by the general public after every scam whether Enron and WorldCom from United States or Satyam and Punjab National Bank from India or Tesco and BHS from United Kingdom or Mobily from Kingdom of Saudi Arabia. As per International Standards on Auditing (ISAs), auditors are not responsible to detect each and every fraud or error or illegal act as it is the responsibility of management. However, auditors are expected to assess the possibility of an error or fraud to occur and assess risks of material misstatement due to error or fraud and they are supposed to express their independent and objective opinion on financial statements whether financial statements are prepared in accordance to suitable criteria (International Financial Reporting Standards in the case of Bahrain).This quantitative research and its descriptive design aims empirically to analyze determinants that may impact the audit expectation gap in the Kingdom of Bahrain. The study used a detailed questionnaire as a measuring instrument across the sample group to measure 4 determinants that are expected to have a significant impact on the level of the audit expectation gap. Those determinants are the efforts of auditors, the skills of auditors, the knowledge of the public about the audit profession and the users’ needs from auditors. The research inferred that identified factors found to have a significant impact on the level of audit expectation gap. It is recommended that audit firms should provide training to the audit staff that how to utilize the required efforts in conducting an audit engagement and go extra miles to fill the gap. Furthermore, the auditors should keep themselves updated about the latest frauds and the best audit practices.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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