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Enregistrement W4400473402 · doi:10.1111/1911-3838.12367

An Exploration of Technological Innovations in the Audit Industry: Disruption Theory Applied to a Regulated Industry*

2024· article· en· W4400473402 sur OpenAlexaffvenue
Krista Fiolleau, Carolyn MacTavish, Errol Osecki, Linda Thorne

Notice bibliographique

RevueAccounting Perspectives · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensUniversity of OttawaWilfrid Laurier UniversityYork UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditDilemmaBusinessProfitability indexMainstreamIndustrial organizationPerformance auditInformation technology auditMarketingAccountingInternal auditJoint auditFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Technological innovation is increasing throughout the audit industry. Although prior research has explored how specific technological innovations have influenced the audit product and the profitability of the audit, the strategic implications of technological innovation for the audit industry have yet to be examined. To address this issue, we adopt Christensen's seminal theory of technological innovation (introduced in his 1997 book The Innovator's Dilemma ) to gain insight into the results of 27 semistructured interviews with auditors and audit technical specialists. Consistent with Christensen's sustaining and efficiency strategic responses, our findings suggest that, at this time, technology is primarily being used by the audit industry to strengthen the audit industry's ability to serve mainstream clients by providing a “higher‐quality” and lower‐cost audit to replace menial tasks that historically have been done by junior auditors. We find that industry‐disruptive new market entry is currently prevented by regulatory and professional barriers; however, strategic disruption to the audit industry appears inevitable as technology is already being used in audits of nonregulated markets by new entrants. Strategically, the audit industry will survive in its current recognizable form only if self‐disruption occurs before the regulatory barriers are dropped, which requires significant upskilling in the industry to ensure that firms have the skills to be first movers whenever technological innovations are introduced.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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