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Enregistrement W4392516698 · doi:10.12691/education-12-3-2

A Case for Incorporating Forensic Accounting Courses in Undergraduate Accounting Programs

2024· article· en· W4392516698 sur OpenAlex
Jonathan Muterera

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Educational Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting Education and Careers
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForensic accountingAccountingForensic scienceComputer scienceBusinessMedicineAudit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The call for integrating forensic accounting courses into undergraduate accounting programs is underscored by the growing complexity of financial transactions and the widespread incidence of financial fraud. Despite the evident benefits and the surging demand for professionals in forensic accounting, a gap remains in many undergraduate programs, which often lack specialized coursework in this essential area. This paper elucidates the advantages of forensic accounting education, highlighting how it can bolster corporate governance, enhance fraud investigation capabilities, and broaden student career opportunities. It also outlines the challenges faced when attempting to weave forensic accounting into existing curricula and proposes solutions to these obstacles. Among the suggested strategies are the broadening of faculty knowledge in forensic accounting, the enrichment of curricula with big data and IT competencies, and the elevation of forensic accounting's profile to underscore its significance. Embedding forensic accounting within academic offerings is crucial for arming graduates with the competencies necessary to effectively tackle financial fraud, thereby fortifying the integrity and resilience of the global financial landscape.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,313 · 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