Do Stronger <scp>Wise‐Thinking</scp> Dispositions Facilitate Auditors' Objective Evaluation of Evidence When Assessing and Addressing Fraud Risk?*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The objective evaluation of evidence is imperative for audit effectiveness and the proper exercise of professional skepticism. However, numerous studies suggest that auditors fail to evaluate evidence objectively when assessing or addressing the risk of material misstatement due to fraud. We develop theory to predict that auditors do evaluate evidence objectively but only when they have stronger wise‐thinking dispositions (WTDs), a construct that is new to the audit literature. We define WTDs as the tendency of individuals to naturally engage in the balanced revision of beliefs and doubts about target phenomena by thinking openly and reflectively about evidence. We report prediction‐consistent results from two experiments that measure the strength of participants' WTDs and manipulate whether the underlying evidence is less or more indicative of fraud. The experimental results also document that auditors vary considerably in WTD strength and collectively demonstrate the reproducibility of audit judgment‐quality benefits of stronger WTDs. We further validate the WTD construct in auditing using confirmatory bi‐factor analyses to show that it has one higher‐order general factor along with several subfactors. Overall, our theory and results advance the literature by identifying WTDs as a determinant of auditors' ability to objectively evaluate evidence. In addition, our findings have implications for standard setters and audit firms as quality control standards and audit working paper review processes might benefit from revisions that take into account that auditors do not objectively evaluate evidence unless they have stronger WTDs.
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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 | 0,026 | 0,167 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».