The perceived association between audit rotation and audit quality: evidence from the UAE
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explore the perceived association between audit rotation (AR) and audit quality (AQ) using respondents from a sample of audit firms operating in a developing economy, the United Arab Emirates (UAE). The paper addresses the following research question: How do UAE auditors perceive the association between various forms of AR and AQ? Design/methodology/approach The authors collected perception data from a sample of UAE auditors using a questionnaire, and applied several non-parametric statistical techniques to analyze the data, and to answer five exploratory research questions on the perceived association between various forms of AR and AQ. Findings The findings suggest that the UAE auditors in our sample did not perceive the association between individual types of AR and AQ as significantly different, and that AR in general is essential for AQ improvement and enhances trust in the audit process. Similarly, we find more support for the perception that medium audit tenure is associated with a lower impairment effect on auditor independence. Furthermore, we find no significant differences in perception based on gender, but younger/less experienced professionals and professionals in self-employed practices and small audit firms (compared to other demographics) significantly perceived AR enforceability and AT length to be associated with AQ. Our findings help to enrich our understanding of the perceived AR-AQ association in a relatively new context and less researched audit area in a developing economy. Originality/value Although lively debates on the question of AR and AQ within the accounting, finance, investment professions and in the financial media continue, there has been relatively limited knowledge and a dearth of empirical studies on this question in most developing economies. Being the first attempt in the country – the UAE, this study contributes towards addressing this gap in empirical knowledge by exploring the perceived association between various forms of AR and AQ in a developing economy.
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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 | 0,009 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».