Should Forensic Accounting Be Included in Curricula of Accounting Departments: the Case of Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research paper is to define the significance of forensic accounting and reflecting the need of including forensic accounting in the curricula of accounting departments in universities in the Kingdom of Saudi Arabia. The research followed the descriptive analytical approach. The research community consisted of a sample representative of faculty members in the accounting departments of universities in the Kingdom. Where (150) questionnaires were distributed and (126) questionnaires were collected, i.e., a response rate of (84%). The research employed the (SPSS) program to analyze and test its hypotheses, such as "There is no knowledge of the importance of forensic accounting among accounting department staff of Kingdom of Saudi Arabia universities". The research has reached several results, the most important of which are: all faculty members in accounting departments at universities in the Kingdom are aware of the significance of forensic accounting, and they agreed that it should be included in the accounting education curriculum. Finally, the research calls for numerous recommendations, the most important of which are: setting specific and clear plans for how to include forensic accounting in the accounting curricula in accounting departments in universities in the Kingdom, and organizing more (conferences, researches, training courses, workshops...) by accounting departments in universities in the Kingdom and other bodies that regulate the profession of accounting in the field of forensic accounting to further demonstrate its real significance.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».