Analysing the efficiency of computer-assisted audit tools and techniques within the Ekurhuleni Metropolitan Municipality
Notice bibliographique
Résumé
This research investigates Computer-Assisted Audit Techniques (CAATTs) within the Internal Audit Unit at the City of Ekurhuleni Metropolitan Municipality (EMM). The study explores the extent to which CAATTs are utilized, the challenges faced in their implementation, and their impact on the efficiency and effectiveness of internal audits. Data was collected through a mixed-methods approach, including surveys and interviews with internal auditors. The findings reveal that while CAATTs, primarily TeamMate, are increasingly being used to automate audit processes, their adoption is hindered by limited access, insufficient training, and high costs. Despite these challenges, CAATTs have been shown to improve audit accuracy and efficiency, contributing to more timely and reliable audit outcomes. The study highlights the need for enhanced IT infrastructure, greater executive support, and comprehensive training to optimize the use of CAATTs. Based on these findings, the research provides several recommendations, including expanding the use of diverse CAATTs, investing in IT support, and fostering a culture of innovation to maximize the benefits of these technologies in internal auditing. This study contributes to the growing body of knowledge on CAATTs and offers practical insights for municipal internal audit units seeking to enhance their audit capabilities through technology.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».