Corporate Governance Challenges and Their Impact on Public Sector Auditing in Africa: An Exploration of Effectiveness, Accountability, and Transparency
Notice bibliographique
Résumé
Corporate governance remains a fundamental issue for stakeholders in the oversight of organisations, particularly within the context of public sector auditing.Effective governance, coupled with robust auditing practices, is essential for ensuring transparency and accountability in governmental operations.However, in many African nations, corporate governance frameworks have been either inadequately implemented or have failed to achieve their intended outcomes.This study explores the challenges faced by auditees in relation to corporate governance and their subsequent impact on the efficacy of public sector auditing across Africa.Employing a phenomenological research approach, the study utilised an exploratory sequential qualitative design to gather insights from focus group discussions.A total of 33 key affinities and 153 sub-affinities, encompassing critical corporate governance issues, were identified by three focus groups from selected Supreme Audit Institutions (SAIs) in Africa.These identified affinities included audit execution and recommendations, audit acceptance, political interference, ineffective audit committees, inadequate collaboration and communication, and weaknesses in legislative oversight.Among the key themes emerging from the analysis, the auditee corporate governance policy framework was highlighted as a significant factor influencing auditing outcomes.The findings provide a detailed examination of the unique factors affecting the effectiveness of public sector audits in promoting accountability and transparency.The study proposes a comprehensive policy framework based on a resource-based theoretical perspective, designed to enhance the impact of public sector auditing in African nations.This framework is intended to guide executive governments, legislative bodies, SAIs, citizens, and other stakeholders towards improving governance and securing better public sector outcomes.The empirical evidence provided herein offers valuable insights into the complex interplay between corporate governance and auditing effectiveness, contributing to the ongoing discourse on accountability and transparency in the African public sector.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».