Auditing Estimates in Financial Statements: A Case Study of a Fish Farm's Biological Asset
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent decades have witnessed an increase in the overall uncertainty inherent in financial statements. It is now common for the financial statements of a public company to include estimates with measurement uncertainties that exceed materiality. As a result, auditing students are now required to have a more profound understanding of (i) the impact of accounting estimates on risk assessment and (ii) the development of audit procedures to deal with accounting estimates. This case allows students to explore CAS 540 – Accounting Estimates by assuming the role of Atlantic Canada Aquaculture's (ACA's) auditor. ACA operates in Eastern Canada and is prohibited by Canadian regulations to catch and release the fish in their farm to determine their biological asset value. As a result, ACA developed a statistical model to determine the number and weight of the fish in their farm. The model is based on various estimates, such as water temperature, survival rates, and food quality. Students are required to explore the impacts of the model's estimates on the inherent risks in the financial statements and assess the reasonability of the model from an external auditor's perspective. The case also allows students to explore CAS 620 – Using the work of an Auditor's Expert and CAS 701 – Communicating Key Audit Matters in the Independent Auditor's Report in the context of the audit of biological assets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».