A Content Analysis of Auditors' Reports on it Internal Control Weaknesses: The Comparative Advantages of an Automated Approach to Control Weakness Identification
Notice bibliographique
Résumé
We employ an automated content analysis approach to provide a snapshot of the terminology auditors actually use to describe information technology weaknesses (ITWs). We develop and use a dictionary based on textual analysis of auditors' reports on internal control filed under Section 404 of the Sarbanes–Oxley Act from 2004 to 2009. Using the dictionary with content analysis software led to the identification of 14 categories of ITWs in order of decreasing frequency of occurrence: (1) access, (2) monitoring, (3) design issues, (4) change and development, (5) end-user computing, (6) segregation of incompatible functions, (7) policies, (8) documentation, (9) masterfiles, (10) backup, (11) staffing sufficiency and competency, (12) security (other than over access), (13) outsourcing and (14) operations. The use of automated content analysis methodology also helped us identify potential disconnects between terminology used in auditors' reports and that used in published frameworks and guidelines. We provide the dictionary and discuss the methodology used in creating and applying the dictionary to the analysis of the textual content of auditors' reports on internal control, including the advantages and limitations of automated ITW identification.
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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 | 0,018 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; 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 ».