Walking the Talk? Managing Errors in the Audit Profession*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Errors reflect unintended deviations from plans or goals and commonly carry negative connotations. Although errors cannot be eliminated, they offer opportunities for learning and innovation. Audit firms employ powerful mechanisms, such as review processes, to prevent or detect audit errors and safeguard their work in the public interest. At the same time, the profession recognizes positive long‐term outcomes of errors in terms of continuous learning to enhance auditor skills and, ultimately, audit quality. The current study employs semistructured interviews with Dutch auditors to investigate how they manage the tensions emanating from extant public and regulatory demands for flawless audits while embracing errors as opportunities for learning. Our findings reveal that auditors express a positive attitude toward openly communicating audit errors, but, in substance, they espouse negative emotions and defensive strategies for fear of repercussions. We argue that the excessive emphasis audit firms and oversight bodies place on error prevention conditions auditors into perceiving errors as negative and avoidable events. We assert these attitudes result from the profession's efforts to maintain status and legitimacy in the eyes of the public and the regulator, where any auditor error may shed doubt on auditors' work in the public interest. In sum, our findings indicate that viewing errors as incompatible with audit work makes the profession susceptible not only to repeating errors but also to missing out on opportunities to improve services and to achieve innovation.
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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 | 0,016 | 0,050 |
| 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 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».