Implementing Triple Entry Accounting as an Audit Tool—An Extension to Modern Accounting Systems
Notice bibliographique
Résumé
Despite the technological leaps modern accounting systems have brought about, fraud is still prevalent. This necessitates spending time and money on audits. Connecting modern accounting ledgers to a public blockchain would make accounting records easily verifiable, aiding the audit evidence gathering and analytics process. Continuous audits will be made viable by readily available audit evidence from the public blockchain. The proposed audit solution creates verifiable “Financial Fingerprints” (signed indexes) for every accounting entry. These Financial Fingerprints are then published to a certain range of addresses on the public blockchain. The objective is to help accounting ledgers be structured in a Triple Entry Accounting format. The third entry can be defined as publishing a notarized index of each accounting entry to the public blockchain. The crux of Triple Entry Accounting is atomicity, meaning there can only be one book. Trying to present an alternative set of books would still be possible, but it would be automatically detected. The method used to achieve the objective can be presented as two value propositions. The first value proposition of Triple Entry Accounting is to define a provable official true set of books. This is important because it is a door into the market without being dependent on network effects. The second value proposition of Triple Entry Accounting is to break down the data silos by using the blockchain as a shared ledger and thus help auditors immensely in their tedious work to gather sufficient and appropriate audit evidence. Because of value proposition number one, Triple Entry Accounting presents standalone value even before the network effect begins. The result of this is an open standardized protocol for implementing Triple Entry Accounting as an extension to modern accounting systems.
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 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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».