Two Decades of Accounting Fraud Research: The Missing Meso-Level Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Drawing on an analysis of 208 articles, this paper argues that while the fraud literature varies on the diagnosis of fraud, it is rooted in a common narrative as to its nature and causes. Specifically, this paper adopts an investigative approach to understand how fraud is often researched and shapes audit policies and practices. The findings reveal that fraud is generally looked at as an individual and/or organizational phenomenon, thereby allowing the meso-level of analysis to escape scrutiny. A gap, therefore, exists in being able to detect fraud at the meso-level, such as in financial services (i.e., LIBOR rigging). A meso-level analysis of fraud will allow researchers to highlight problems across the general field like the banks rigging the LIBOR or distorting the currency market as in the forex scandal. A meso-level analysis of fraud is important because it highlights the contagious behavior across the field and offers insights for fraud prevention and detection. Recognizing this unique epistemology will allow researchers to uncover new knowledge and not remain wedded to a reified understanding of fraud and fraud risks. Policymakers can derive insights and draft policies that reflect practitioners’ needs.
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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 | 0,023 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».