Navigating knowledge and ignorance in the boardroom: A study of audit committee members' oversight styles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using data collected from 21 interviews with audit committee members (ACMs) of Canadian reporting issuers, this study examines the ways in which ACMs understand and enact the additional responsibilities placed on them by regulators in the post–Sarbanes‐Oxley Act era. Adopting a social constructivist approach to knowledge and expertise, the study shows that despite the financial literacy requirements for ACMs, financial expertise is far from being uniformly understood by ACMs. Indeed, ACMs perceive expertise in many different ways, which leads them to engage in a wide variety of practices to fulfill their responsibilities on audit committees (ACs). The analysis of the data makes it possible to identify three oversight styles—observing, inspecting, and storytelling—that illustrate the differences in how ACMs understand their role, prepare for AC meetings, invest time in this preparation, and develop lines of questioning. These findings provide empirical insights into both the substantive and symbolic roles of ACs and illustrate the role of knowledge and ignorance in shaping ACMs' understanding of their oversight role. This study also raises questions about the soundness of having ACs oversee multiple different processes. By highlighting that ACMs do not comprehend and enact their role uniformly, this study reveals the important nuances in ACMs' oversight approaches.
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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 | 0,024 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».