ISA 701 and Materiality Disclosure as Methods to Minimize the Audit Expectation Gap
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The main purpose of this paper is to determine how particular audit firms deal with ISA 701 requirements and the society expectations towards reporting the materiality levels. Additionally, the aim of this paper is to range the assertions in terms of the frequency of their occurrence. Design/methodology/approach: The tested sample consisted of 317 companies listed on Warsaw (158 companies) or London (159 companies) stock exchange. The analysis was divided into companies from the following ten market indexes (WIGs): construction, IT, real estate, food, media, oil and gas, mining, energy, automotive and chemicals. The research was executed based on the analysis of annual consolidated financial statements (annual reports) and independent auditor reports that were published by in-scope entities for the latest twelve-months period available as at the date of the research (mostly periods ended on 31 December 2017 and 31 March 2018). All values were denominated to euro (EUR) with use of average exchange rates published by the National Bank of Poland. All performed analyses and developed charts were supported by Microsoft Power BI data analysis tool. Findings: The general conclusion, which may be drawn from this research, is that implementation of ISA 701 and materiality disclosure limited the audit expectation gap. Detailed observations are described throughout the paper and summarized in the conclusions section. Originality/value: This study extends the prior research by providing various dimensions of the analysed matters. It contributes to understanding of the audit expectation gap and investigates on methods of minimizing it.
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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 | 0,051 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».