The Role of Technological Readiness in Enhancing the Quality of Audit Work: Evidence from an Emerging Market
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the impact of remote audit quality (RAQ) on the quality of audit work (QAW). Further, it explores the moderating effect of both client technological readiness (CLTR) and auditor technology readiness (ADTR) on the link between RAQ and QAW. Data were collected through a questionnaire survey distributed to all external auditors working in Egypt. The final sample consists of 280 auditors. The data were analyzed with smart partial least squares (Smart-PLS) software. The results showed that RAQ has a positive and significant impact on QAW. Moreover, the results revealed that CLTR and ADTR moderate the relationship between RAQ and QAW. CLTR was found to have a positive moderating role, as CLTR was found to strengthen the relationship between RAQ and QAW, while ADTR was found to have a negative moderating role, as ADTR was found to weaken the relationship between RAQ and QAW. The findings can provide a pivotal yardstick for guiding companies, auditing firms, auditing professional bodies, and regulators in the Egyptian context. Positioned as one of the early studies to concentrate on the moderating role of CLTR and ADTR in the relationship between RAQ and QAW, this research suggests insights within an emerging market context.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».