Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the impact of promoting whistleblowing on audit quality and the efficiency of detecting misstatements. On the one hand, whistleblowing alerts the enforcer to the possibility of a misstatement and intensifies the regulatory effort, thereby incentivizing the auditor to improve audit quality. On the other hand, promoting whistleblowing reduces the enforcer’s investigative effort when there is no whistleblowing allegation, which in turn dampens the auditor’s incentive to enhance audit quality. We demonstrate that, under certain conditions, encouraging more whistleblowing can impair audit quality and reduce detection efficiency. We also examine the socially optimal whistleblowing program, and our analysis implies that the optimal whistleblowing intensity is increasing in investment cost and the quality of the whistleblower’s information. This paper was accepted by Ranjani Krishnan, accounting. Funding: C. Tang acknowledges financial support from the Hong Kong Research Grant Council [Project 16503921]. M. Ye thanks the Canadian Social Sciences and Humanities Research Council for funding support [Grant 435-2022-0093]. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2024.04808 .
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».