MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389943606 · doi:10.1007/s10551-023-05575-x

The Riskification of Internal Auditors’ Ethical Deliberation: An Emerging Third Logic Between Norms and Values?

2023· article· en· W4389943606 sur OpenAlexafffundabout
Marion Brivot, Mélanie Roussy, Yves Gendron

Notice bibliographique

RevueJournal of Business Ethics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésBusiness ethicsDeliberationEthical codeAuditEngineering ethicsGovernment (linguistics)Public relationsSociologyPolitical scienceAccountingBusinessLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract What ethical challenges do internal auditors (IAs) encounter in their professional role, and how do they navigate these hurdles, especially when weaving risks into their ethical judgments? Anchored in philosophical concepts distinguishing norms from values, and the notion that risk is intrinsically moral, this research delves into interviews of 33 Canadian public sector IAs across various government strata. This primary data are enriched by insights from archival documents and an ethics training session attended by 11 internal audit executives. Our analysis reveals two primary ethical challenges faced by IAs—ethical issues and dilemmas—which unfold in the various contexts we explicate in this study. To address them, IAs tend to favor axiological logic (values driven) over deontological logic (norms driven). However, in some situations, a prudential logic centered on risk becomes their touchstone. Our key takeaways are threefold: (1) a highlight of the ethical quandaries IAs grapple with; (2) evidence that prudential logic, with its merits and flaws, is used to bridge the gap that sometimes exists between professional norms and individual values; and (3) an emphasis on the weak reliance of IAs on the Institute of Internal Auditors Code of Ethics, hinting at avenues for its enhanced outreach and pedagogy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0140,108
Communication savante0,0300,014
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0050,008
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 Opus0,413
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,064 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Business EthicsMême sujetEthics in Business and EducationTravaux en français237 207