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Enregistrement W6908397692 · doi:10.25911/5d4ea33e61685

Environmental performance auditing by supreme audit institutions: progress, practice and prospects

2016· other· en· W6908397692 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Australian National University · 2016
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditPerformance auditEnvironmental auditSustainable developmentGenerally Accepted Auditing StandardsPublic sectorEnvironmental impact assessmentEmpirical evidenceEnvironmental consulting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environment and sustainable development challenges are matters of global concern. Trillions of dollars of mostly public money are invested every year in environment programs to address these challenges. The effectiveness of these programs is critical to environmental sustainability. The effectiveness of governments’ programs is examined through evaluations undertaken mostly by the private sector and through performance audits undertaken by independent Auditors General, also known as supreme audit institutions (SAIs). Compared with traditional evaluations, performance audits have a greater capacity to influence the implementation of policies. However, performance auditing in the environment field has received very little academic attention. To fill this knowledge gap, this thesis undertakes three empirical investigations: (1) A longitudinal analysis of two decades (1992-2012) of global environmental performance audit data that also considers some economic data, e.g., gross per-capita national income, to investigate trends; (2) A global survey of SAIs to investigate their current practices and challenges faced in environmental performance auditing; and (3) A comparative study of environmental performance auditing in three countries—Australia, Canada and India—to further understand environmental performance auditing. The results suggest that, globally, environmental performance audits have been growing, in number and possibly complexity. However, the growth has been uneven. About half of SAIs have not produced any environmental performance audits, suggesting capacity gaps. These SAIs are largely concentrated in Africa and Caribbean—two economically poor regions. Both a country’s economic development, and its membership of the Working Group on Environmental Auditing (WGEA) are correlated to environmental performance auditing. SAIs, predominantly, select environmental topics for performance auditing using a risk-based structured approach. Performance audits criteria are generally developed in consultation with auditees. Economic factors influence the choice of audit topics and methods. Generally, the developed country SAIs focus on performance auditing of quality of life environmental issues, such as climate change, whereas, the developing country SAIs concentrate on subsistence environmental matters, such as water supply and sanitation. Compared with developing SAIs, developed SAIs generally use more system-oriented approaches and are more consultative. SAIs identify both the lack of sufficient mandate and sufficient resources as constraints to undertaking more environmental performance audits. Institutional arrangements do affect environmental performance auditing. Significant variations in reporting styles of performance audits are a consequence of deficient quality control and an absence of reporting standards. Key challenges confronting environmental performance auditing relate to: (a) Deficient environmental policy formulation and data & monitoring difficulties (governments responsible); (b) SAIs’ mandate & resources (governments responsible); and (c) Audit relationships and communication matters (SAIs responsible). While environmental performance audits have had positive impacts on the implementation of environmental programs, actions for improvements are necessary to meet the growing challenges of the future, including implementing the new sustainable development goals. These include: • Capacity building in performance auditing especially in poor countries (donor agencies, governments); • Addressing deficiencies in environmental policies and mandate & resources of SAIs (governments); • Working collaboratively with others, e.g., civil society organisations, to develop innovative audit methods; and improving reporting standards & communication (SAIs); and • Strengthening the WGEA (SAIs).

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)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0140,010
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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