Auditor professional skepticism – a cross-cultural study in the global International Financial Reporting Standards environment: the case of Canada and Brazil
Notice bibliographique
Résumé
The global financial reporting environment is undergoing significant change, with a global trend toward more countries adopting the International Financial Reporting Standards for public companies. Concerns exist as to potential barriers to harmonization, such as culture; therefore, it is important to draw on institutional mechanisms, such as auditing, to encourage compliance and harmonization. With this, there is a need to better understand the factors affecting the quality of such audits. Auditors’ professional skepticism is a key factor in ensuring audit quality. This exploratory quantitative study explores an area that is not well researched: specifically, the cross-cultural professional skepticism of auditors. Through a correlational design, the study provides insights as to whether auditors from different cultures make different skeptical judgments and decisions. This study also investigates whether prior research linking skeptical traits to increased professional skepticism in auditors is exportable from one culture to another. The major finding of this study is that there is no significant difference in the professionally skeptical judgments and decisions of entry-level auditors from Canada and Brazil. Culture is not associated with the professional skepticism of these auditors. The study also highlights that skepticism, as a trait does not correlate with professional skepticism of auditors across all cultures, specifically in Canada and Brazil. This study fills a major void in the literature concerning the study of cross-cultural professional skepticism and it extends prior research regarding the associations between skepticism as a trait and auditors’ professional skepticism by investigating auditors from two very different cultures. This study provides insights that are relevant to practitioners such as regulators, auditors and auditing firms, as well as academics in auditing, accounting, psychology and cultural studies.
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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 | 0,014 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».