A Comparison Study of Risk-based Auditing in Four Developed Countries
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study aimed to identify and compare the best practices of a risk-based audit (RBA) approach used in four developed countries. Design/ Methodology/ Approach: A thorough library search and examination of the literature on the RBA approach was conducted. Denmark, Australia, Canada, and the United Kingdom were selected based on their excellent positions in the Corruption Perception Index 2022 ranking. Findings: The four countries adopted the Institute of Internal Audit standards in conducting their RBA. All four countries, except Denmark, used the ISO 31000:2018 as a guidance framework. Furthermore, the four countries used comparable risk determination, assessment, and control techniques. Additionally, the RBA risk governance structure of the four countries is based on the Three Lines of Defence concept. Research Limitations/ Implications: Most of the data were from secondary sources. Only four countries were compared and were selected using only one index. Additionally, the study focused on internal auditing practices as a public governance tool. Practical Implications: The results presented the opportunity for government internal auditors to reconsider and enhance auditing procedures to increase public sector delivery system efficacy. Originality/ Value: This article covers the RBA used by internal auditors in four developed countries. The results could catalyse investigations into the efficacy and best practices of additional elements in public sector governance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».