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Enregistrement W4280551640 · doi:10.1111/1911-3838.12308

Mandatory Disclosure of Engagement Partner Identity: Insights from Practice*

2022· article· en· W4280551640 sur OpenAlexaffvenueabout
Veena L. Brown, Jodi L. Gissel, Adam Vitalis

Notice bibliographique

RevueAccounting Perspectives · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityAuditReputationBusinessMandateTransparency (behavior)Public relationsAccountingQuality (philosophy)Political science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This study uses semistructured interviews to gain insights from 19 practicing Canadian audit partners into the practical implications of the engagement partner identity mandate requiring firms to disclose the identity of the engagement partner(s) auditing Canadian publicly traded companies. Building on prior literature that suggests accountability can reach a ceiling, we explore whether audit partners perceive incremental increases in accountability pressures to be effective in increasing audit quality. Based on the existing literature, we propose a nonlinear relation between accountability and performance (audit quality, in the current context), reflecting this ceiling effect. We find partners believe they are reaching, or are at, a ceiling level of accountability and that further initiatives to increase their accountability are ineffective in eliciting procedural changes in the audit or the audit's outcome. Contrary to regulators' motives for the disclosure, our interviewed partners do not believe the transparency of publicly disclosing their names will further increase their level of accountability or overall audit quality. We document that one possible reason for the disconnect is that partners are less concerned with managing external reputation than with managing internal reputation, which they believe has a more direct impact on their careers. We also discuss partners' perceptions of the required disclosure's impact on individual reputations, client risk choices, personal safety, and partner recruitment. We offer suggestions for future research building on the partners' insights.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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