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Enregistrement W4416449298 · doi:10.1016/j.aos.2025.101618

Can open audit committee chairs cure the chilling effect of management's presence on auditors' information sharing during audit committee meetings?

2025· article· en· W4416449298 sur OpenAlexafffund
Lukas J. Helikum, Karim Jamal, Hun‐Tong Tan, Xiao Li

Notice bibliographique

RevueAccounting Organizations and Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensMacEwan UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNanyang Technological UniversityUniversity of Alberta
Mots-clésAudit committeeAuditContext (archaeology)Chief audit executiveInformation sharingJoint audit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study experimentally examines how the leadership style of the audit committee (AC) chair (controlling or open) influences the amount of discretionary information that auditors intend to share with the AC, in the context of common meeting formats (i.e., AC meetings with versus without management present, or private meetings between the auditor and AC chair). Participants are highly experienced auditors, including partners and (senior) managers, from Big 4 accounting firms. We predict and find that an open AC chair mitigates the chilling effect of management's presence on the number of discretionary issues shared with the AC. Compared to those who attend AC meetings only, auditors who engage in private meetings with the AC chair before AC meetings plan to disclose fewer discretionary issues to the AC in subsequent AC meetings, but disclose more discretionary issues in total across meetings. AC chair leadership style has no impact on their discretionary information sharing in these private meetings. These results suggest that open AC chairs can mitigate the adverse effect of management's presence on auditors' discretionary information disclosure and have implications for regulators aiming to enhance corporate governance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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