Learning the “Craft” of Auditing: A Dynamic View of Auditors' On‐the‐Job Learning
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.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».