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Enregistrement W7009633292

Enhancing auditors fraud risk assessment by using throughput model as a decision aid

2017· article· en· W7009633292 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueRepository@Hull (Worktribe) (University of Hull) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal and Policy Analysis in Indonesia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditRisk assessmentAudit riskTask (project management)ThroughputWork (physics)Risk managementTest (biology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following the recommendations in the current standards (e.g., Canadian Institute of chartered accountants, IAASB, AICPA (SAS No. 82 and 99)), along with the fraud triangle factors, in this work, a decomposition approach that employs SAS No. 99 factors is proposed, whereby these are decomposed in a Throughput model (TP) that serves as a decision aid. Auditors’ task of assessing fraud risk is a critical step that affects auditing planning and procedures, especially in the light of the recent major financial scandals. Authors of several prior studies suggest that a decision aid is an effective way to improve fraud risk assessment and make the best use of professional skepticism. Throughput model breaks up the decision making into four main dominant concepts: Perception (P), Information (I), Judgment (J), and Decision Choice (D). This decision aid is expected to be beneficial in the performance of comprehensive fraud risk assessments, and direct the auditor’s attention to wide classes of problems, especially those associated with the SAS No. 99/ ISA 240 requirements. This work is intended to test the decomposition of the categorized fraud risk factors into processes comprising the thinking model. In the present study, an experimental setting comprising of 42 auditors from different audit positions was adopted, and the model was tested using Partial Equation Modeling PLS. A comparison analysis was subsequently performed to compare auditors characterized by high and low skepticism in two fraud risk conditions (high and low). The results suggest that, when the SAS No. 99 factors were decomposed into the dominant concepts of the Throughput model, an effect was found between these dominant concepts. In addition, study findings reveal no significant differences between high and low skepticism when auditors follow the process of thinking model to assess fraud risk. These findings suggest that the requirement and recommendation under SAS No. 99 can effectively increase auditors’ sensitivity to high risk factors when the situation suggests high fraud risk.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,295 · 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