A forensic accounting em Portugal : evidências empíricas
Notice bibliographique
Résumé
A fraude é uma realidade da vida das empresas, nomeadamente a fraude ocupacional. As instituições e a sociedade tendem a atribuir a responsabilidade da sua detecção e prevenção aos auditores, mesmo quando estes não estão em condições de desempenhar essas funções. Esse audit expectation gap exige repensar a auditoria, externa e interna. Na perspectiva de superar muitas das dificuldades resultantes do gap procedemos à análise da Forensic Accounting, no seu estado da arte teórico e nas práticas profissionais a que dá lugar. Reconhecida a maior relevância da Forensic Accounting na detecção e prevenção da fraude urge saber qual a sua existência em Portugal. Constatando-se que a legislação, as práticas educativas e as instituições em Portugal não reconhecem a Forensic Accounting, procuramos saber se ela tem, na prática, alguma realidade em Portugal. Para tal estudámos as competências, os conhecimentos e as acções dos auditores internos, dos administradores de insolvência e da Polícia Judiciária recorrendo a um inquérito, para os dois primeiros grupos, e a uma entrevista estruturada, para o restante. A análise quantificada das respostas permite-nos concluir, de forma detalhada e específica para cada um dos grupos, que em Portugal é desenvolvido trabalho que pode ser enquadrado no âmbito da Forensic Accounting.
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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 | 0,015 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».