“Doing Good Field Research”: Assessing the Quality of Audit Field Research
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Field research is increasingly being employed by audit researchers around the world. However, given that many doctoral programs, especially in North America, devote little or no time to this method, understanding what constitutes good auditing field research is problematic for many editors and reviewers. Hence, the goal of this article is simple: to provide editors and reviewers with a set of suggestions/guidelines that can be employed to assess the quality of auditing field research as field research. In addition, this article might be helpful to those audit researchers who are teaching themselves field research methods to calibrate their understanding of rigorous and trustworthy field-based research methods, as well as for doctoral students and accounting departments interested in expanding their scope of course offerings. To achieve this goal we pose and answer ten questions about field research quality illustrating our responses with best practices observed in currently published or forthcoming papers. We also identify various methodological resources that will assist editors, reviewers, and authors in developing a greater appreciation for and an ability to evaluate qualitative auditing research.
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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 | 0,626 | 0,881 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,017 |
| Communication savante | 0,020 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».