Learning the “Craft” of Auditing: A Dynamic View of Auditors' On‐the‐Job Learning
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We investigate how auditors learn the technical aspects of their professional role while performing client engagements, and how that learning process has been shaped by changes in societal, economic, and regulatory forces. Prior studies explicitly recognize that auditors need social skills and demeanor consistent with professional norms as well as requisite knowledge, but those studies generally focus on the processes through which new auditors are molded toward consistency with social norms. In contrast, we focus on forces affecting the transfer of technical knowledge from supervisor (guide) to subordinate (learner) in the everyday work setting. Our evidence derives from semi‐structured interviews with 30 relatively new and more experienced audit partners at one Big 4 firm, thus spanning multiple “generations” of experience. Results confirm that auditors primarily acquire technical knowledge on the job, through the interactions among individual engagement team members. However, partners express concern about changes in the practice environment that may limit effectiveness of on‐the‐job learning, including characteristics of personnel, the approach to formal training at induction, supervisors' reluctance to provide candid feedback, regulatory and economic pressures, and the increased distraction, and reduced interpersonal contact associated with the use of information technology. At the end of the day, our findings raise implications for practice regarding the difficulty of developing effective learning conditions for auditors in the face of these challenges.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle