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Enregistrement W2955564129 · doi:10.2308/bria-52471

Audit Senior Modeling Fallibility: The Effects of Reduced Error Strain and Enhanced Error-Related Self-Efficacy on Audit Juniors' Responses to Self-Discovered Errors

2019· article· en· W2955564129 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBehavioral Research in Accounting · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditPsychologyStructural equation modelingAccountingObservational errorComputer scienceSocial psychologyEconometricsMathematicsBusinessMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This paper examines the relationship between audit seniors discussing their own experiences with committing and correcting errors (modeling fallibility), and audit juniors' thinking about errors and error communication (openly discussing their own self-discovered errors). The paper investigates the direct relationship between senior modeling fallibility and juniors' responses, and whether the relationship is mediated through error strain and error-related self-efficacy. Survey data from 266 audit juniors from two Big 4 Canadian accounting firms showed a direct positive association between audit senior modeling fallibility and audit juniors' thinking about errors, and error communication. This relationship is positively mediated through error-related self-efficacy. We also found that the relationship is mediated by error strain. However, although audit senior modeling fallibility was associated with reduced error strain, error strain was positively related to both thinking about errors and error communication, contrary to our hypothesis. The paper discusses the theoretical and practical implications of these results.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,309 · 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