The awareness of judicial accounting techniques towards the expectations of the external auditor in detecting fraud and its impact on the performance
Notice bibliographique
Résumé
Judicial accounting outputs are reports that guide judges in conflicting parties over financial litigation, supporting judicial cases, and settling and resolving disputes. As a discipline, judicial accounting applies the science and knowledge of accounting, such as finance, taxation and auditing in the form in which the judicial accountant can provide his expert opinion, through the availability of a set of techniques in the field of fraud investigation and support of lawsuits, to investigate the allegations alleged by the relevant parties, especially those allegations related to the existence of fraud, as the objective of the judicial accountant will depend on the purpose of his assignment, including investigating the presence of fraud. The external auditor's reliance on the sampling method when checking financial disclosure and his lack of responsibility for detecting fraud highlights the importance of judicial accounting in detecting fraud by employing a set of techniques, to assist him in detecting fraud. The achievement of its objectives by the judicial accountant also requires set of characteristics such as education, training, diverse experience in the field of accounting, auditing and law, oral and written communication skills, and the ability to work in a team environment. Judicial accounting is based on a range of techniques, for instance, including Benford's law, computer-based audit tools, data mining and analysis to show the role of judicial accounting techniques in the judicial accountant’s awareness of his duties towards the external auditor in detecting fraud and its impact on developing his performance.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».