Barriers to Transferring Auditing Research to Standard Setters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Auditing researchers have published over 24,000 academic articles (Google Scholar September 2016) since 1970. Auditing standard setters and regulators frequently describe an inability to engage with and utilize this research to make evidence‐informed standard setting and regulatory decisions. For society to benefit from the large investment in audit research, the knowledge needs to systematically and effectively transferred to auditing policymakers. We draw on the knowledge transfer literature to identify barriers to transferring academic knowledge and discuss how these concepts apply to audit standard setting. We then examine a paradigmatic example of academic knowledge transfer to policymaking: evidence‐based medicine. Based on this analysis, we propose a tentative strategy to address the barriers to transferring audit research knowledge to policymaking and sketch out potential avenues for research. We conclude with an illustrative example of how to implement a knowledge transfer strategy that is effective in systematically transferring knowledge in other policymaking settings to the context of a specific audit standard‐setting project: group audits.
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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 | 0,493 | 0,715 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,026 |
| Communication savante | 0,033 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».