Motivated Perspective Taking: Why Prompting Auditors to Take an Investor's Perspective Makes Them Treat Identified Audit Differences as Less Material*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Audit regulators and commentators propose prompting auditors to more fully take an investor's perspective as a remedy to their concern that auditors underreact to material misstatements. By contrast, we predict that prompting auditors in this manner will backfire, making them less (more) heavily weight indicia that misstatements are (not) material. We further predict auditors will apply this asymmetric weighting instrumentally—to a greater degree as needed—to justify management‐preferred conclusions. We test these predictions in two experiments in which in‐charge audit seniors judge the likelihood that identified audit differences are material and choose required adjustment amounts. Between‐participants, we manipulate whether or not auditors are prompted to take an investor's perspective and, within‐participants, whether these audit differences would or would not violate a qualitative criterion—by breaking or not breaking a favorable profitability trend. Study 1 uses a context in which a relatively low degree of motivated perspective taking is needed, as the audit difference is just below tolerable misstatement (TM). Investor‐prompted auditors assess audit differences as less likely to be material than do unprompted auditors, but only when the qualitative criterion is not violated. Study 2 adds a between‐participant manipulation of misstatement tolerability—that is, whether the audit difference is just below or well above TM. Consistent with an instrumental increase in motivated perspective taking, investor‐prompted auditors assess audit differences that simultaneously are less tolerable and violate a qualitative criterion as significantly less likely to be material. Overall, our theory and experimental evidence suggest prompting auditors to take the investor perspective may have unintended consequences.
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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 | 0,007 | 0,048 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».