The Impact of Covid-19 on the Type of Auditor’s Opinion: Evidence from the Largest Non-Listed Portuguese Companies
Notice bibliographique
Résumé
In 2020, the world was surprised by a pandemic caused by Covid-19, which emerged and devastated the entire world economy, forcing several companies to adapt to a new health reality that affected the lives of people and the companies themselves, forcing the population to readapt. In this follow-up, the present research arises with the aim of analysing the impact of Covid-19 on the Audit Report of the largest Portuguese unlisted companies, namely regarding the type of opinion. This research included the analysis of 114 audit reports, referring to the years 2018 (pre-pandemic), 2020 (during pandemic) and 2022 (post-pandemic) of the largest and best Portuguese non-listed companies, according to Exame Magazine for the year 2022. The data were collected through a content analysis of the Audit Reports of these companies, and then statistically treated through a bivariate analysis using association tests between the variables (dependent and independent). The results obtained proved that Covid-19 did not significantly influence the type of opinions issued. However, we were able to verify that there is a lower probability of the Big four firms issuing modified opinions. This study, in a way, contributed to the literature on this topic, clarifying some impacts of the pandemic on audit work, as well as the impacts of other variables on the Audit Reports.
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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 | 0,016 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».