The Propensity to Trust Others: Gender and Country Differences
Notice bibliographique
Résumé
Our research examines the level of individual trust in others,which is an important issue because it essentially determines the level ofadditional work that must be done by auditors to make their audit decision. This study includes the responses of315 accounting students from Afghanistan, Australia,Nepal, and the United States. It then examines whether levels oftrust vary by country. Our dataindicate that students fromboth Australia and Nepal had significantly different levels oftrust than the students from the United States (our control group).While the students from Nepalhad a significantly lower level of trust than the students from the United States, the students from Australia had a significantly higher level oftrust than the students from the United States. Additionally, male(female) students indicated a lower (higher) level of trust. Our findingof differences among countries in the level of individual trust has implicationsin the field of international auditing. While the countries of the world areworking at harmonizing their accounting and auditing standards, differences inthe amount of work actually done on an audit could be determined by the levelof trust in a client. These countries provide a contrast among the scores forTransparency International’s Corruption Perceptions Index and Hofstede’scultural constructs of individualism and uncertainty avoidance; the sampleincludes Afghanistan and Nepal that are not presently included inauditing-related research.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».