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Enregistrement W6977144047 · doi:10.6084/m9.figshare.11974140.v1

THE CONCEPT, ORIGIN AND DEVELOPMENT OF FORENSIC ACCOUNTING.docx

2020· other· en· W6977144047 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2020
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForensic accountingAuditBankruptcyForensic scienceGovernment (linguistics)CertificationGoing concern

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

THE CONCEPT, ORIGIN AND DEVELOPMENT OF FORENSIC ACCOUNTING The forerunner of forensic research accounting was found in nineteenth-century Spain, in the writings of Pedro Antonio Alarcona, who described a story about pumpkins and tomatoes. Forensic Accounting or Accounting Expertise has its roots back to 1817 from the case of Meyer v. Sefton, which was conducted in bankruptcy court. Seven years after the Canadian case, accountant James McClelland started a business in Glasgow (Glasgow, Scotland) when he issued a circular letter promoting various types of forensic work. It is assumed that the term "forensic accounting" was first used by Maurice E. Peloubet in 1946 in his article "Forensic Accounting: Its Place in Todays Economy.” The first book on forensic accounting was written by Francis C. Dykeman in 1982. Auditors lack knowledge of criminal investigations, legal norms, and government representatives in charge of taxes and contributions lack in-depth knowledge of business and accounting, while management generally lacks all of the aforementioned knowledge. For these reasons, for more than two decades, and especially in recent years, forensic investigators or forensic accountants are increasingly engaged in the detection of financial fraud reports. Whether hired by management, owners or others users of financial statements, forensic accountants are tasked with investigating and documenting financial fraud or inaccurate material information. There is no single definition in the literature of forensic accounting. Of the many definitions found in the forensic accounting literature, the most complete one seems to be the one given by the ACFE - Association of Certified Fraud Examiners: "Forensic accounting is the use of professional accounting skills in matters concerning potential or actual civil or criminal litigation." Forensic accountants combine their accounting skills with research skills, using this unique combination of dispute support and accounting investigations. They also assist lawyers, courts, regulatory bodies, agencies, such as the Anti-Corruption Agency, in financial fraud investigations (Association of Certified Fraud Examiners, 2012). Founded in 2001, Studler Doyle provides adjusters and attorneys global investigation and accounting services dedicated to crime, fidelity (employee dishonesty and employee theft), lack of faithful performance and commercial surety insurance claims. Studler Doyle’s global team has unparalleled resources to assist our clients with their forensic accounting needs.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1520,078

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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