The Influence of Competency, Usage of It and Career Expectation on Internal Auditor’s Effectiveness in Ggovernment Linked Companies (GLCs)
Notice bibliographique
Résumé
National Audit Department (NAD) had repetitively recommended Federal Ministries/ Departments and Government-Linked Companies (GLCs) through its Auditor-General’s Report on the need to have an effective internal audit function to identify and mitigate weaknesses in their activities. Therefore, the purpose of this study is to examine factors that influence the effectiveness of the internal auditors especially for those that work in GLCs in Malaysia. It is to determine the internal auditors’ perception toward the effectiveness of internal audit activities, influenced by the individual factors related to the internal auditors themselves. This study also aims to determine the relationship between factors that contribute to the effectiveness. 300 questionnaires were distributed to internal auditors that work in GLCs in Malaysia using convenience sampling method, of which, 124 internal auditors had responded. Several statistical techniques such as the descriptive statistic, correlation and regression analysis were used to analyse the data from the survey. The result of the study showed that there were significant relationships among the factors analysed in this study which are the internal auditors’ competency, usage of information technology (IT) and career expectation. Hence, the effectiveness of internal audit will depend strongly to the attributes of the factors analysed in this study. This study will help organisations especially GLCs in understanding the factors that influence the internal auditors’ effectiveness and taking necessary action to improve their internal audit function. Consequently, the internal audit function could perform better in reporting findings and giving significant recommendations that give impact to the organisations.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».