Prospective evaluation of a new audit standard: Expert rhetoric and flexibility in cost‐benefit analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this research is to better understand experts' contributions to the prospective evaluation of a new audit standard—in this case, key audit matter (KAM) reporting. To this end, we assisted the Canadian Auditing and Assurance Standards Board by leading its consultation of 22 expert financial statement users. The methodology employed to observe our participants' opinions and cognitive processes involves thought protocol and interviews. By analyzing the rhetorical base of experts' prospective analysis, we show that our participants' arguments are often laden with postulates and lack data points, leading to generalizations. Sounder arguments entail more nuanced views but lead to uncertainties. We therefore highlight a tension between the rhetorical content of experts' insights and the calculative rationality of a cost‐benefit analysis. We also find that experts with less cognitive flexibility are less likely to be supportive of the adoption of a standard implying a change of habits in the way they process information. This tension and cognitive bias generate a significant interpretive challenge to determine a clear and dominant stance in the consultation. We discuss the implications of these findings for the legitimacy of prospective evaluations and the conduct of cost‐benefit consultations with experts. We also contribute to the literature on KAMs by substantiating concerns about the value of extended auditor reports to users.
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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 | 0,227 | 0,386 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,023 |
| Communication savante | 0,014 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».