CÁC YẾU TỐ QUYẾT ĐỊNH CHẤT LƯỢNG KIỂM TOÁN MÔI TRƯỜNG, XÃ HỘI VÀ QUẢN TRỊ: PHÂN TÍCH SO SÁNH QUỐC TẾ VÀ KHUYẾN NGHỊ CHO VIỆT NAM
Notice bibliographique
Résumé
Nghiên cứu được tiến hành để cung cấp hiểu biết về các yếu tố chính quyết định chất lượng kiểm toán môi trường, xã hội và quản trị (ESG) và đưa ra các khuyến nghị thực tế để tăng cường các hoạt động kiểm toán ESG tại Việt Nam, nơi các khuôn khổ và chuyên môn như vậy vẫn còn chưa phát triển. Sử dụng phương pháp nghiên cứu tài liệu định tính, nghiên cứu đã xem xét một cách có hệ thống các tài liệu học thuật, các tiêu chuẩn quốc tế và báo cáo của ngành, đồng thời tiến hành phân tích so sánh các thị trường hàng đầu (EU, Hoa Kỳ, Canada), đang phát triển (Singapore, Nhật Bản, Úc) và mới nổi (Việt Nam, Thái Lan, Malaysia). Các phát hiện cho thấy, chất lượng kiểm toán ESG được hình thành bởi bốn yếu tố chính: năng lực kiểm toán viên và đào tạo liên tục, áp dụng công nghệ, hệ thống kiểm soát chất lượng và môi trường pháp lý và thể chế hỗ trợ. Nghiên cứu chỉ ra vị thế giai đoạn đầu của Việt Nam trong kiểm toán ESG, với những khoảng cách đáng kể về khuôn khổ pháp lý và nguồn nhân lực so với các nền kinh tế tiên tiến. Nghiên cứu này có ý nghĩa đáng kể trong việc (i) mở rộng khung lý thuyết về chất lượng kiểm toán ESG trong bối cảnh các nước đang phát triển thông qua mô hình bốn yếu tố tích hợp; (ii) cung cấp bằng chứng thực nghiệm đầu tiên về khoảng cách năng lực kiểm toán ESG giữa Việt Nam và quốc tế; và (iii) đề xuất lộ trình hai giai đoạn cụ thể phù hợp với điều kiện Việt Nam. Kết quả nghiên cứu góp phần định hướng chính sách phát triển thị trường kiểm toán ESG, hỗ trợ các công ty kiểm toán xây dựng chiến lược phát triển năng lực và giúp doanh nghiệp (DN) Việt Nam nâng cao khả năng hội nhập chuỗi cung ứng toàn cầu.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,219 | 0,049 |
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 ».