Audit quality indicators: ervaringen in het buitenland beschouwd
Bibliographic record
Abstract
Audit Quality Indicators (AQI’s) zijn een hot topic in binnen- en buitenland. In Nederland volgt de recente aandacht voor AQI’s uit de aanbevelingen van de Commissie toekomst accountancysector (CTA) en de werkzaamheden van de kwartiermakers op dit vlak. In het buitenland – in het bijzonder in Canada, Singapore en Zuid-Afrika – bestaat ervaring met de ontwikkeling en praktische toepassing van AQI’s. In deze bijdrage staan de ervaringen met AQI’s uit deze drie landen centraal en volgt een vergelijking op enkele belangrijke onderdelen. Deze bijdrage behandelt de kijk van de toezichthouders op het concept AQI’s, de belangrijkste doelgroepen van AQI’s, de benadering ten aanzien van (de selectie van) relevante AQI’s, de rol van de toezichthouder, en de wijze van communicatie over AQI’s. Ook schenkt deze bijdrage aandacht aan overige relevante ontwikkelingen elders in het buitenland en wordt de Nederlandse praktijk op basis van een quick scan op hoofdlijnen afgezet tegen deze internationale ontwikkelingen en ervaringen. De bijdrage eindigt met de aanbevelingen om de ontwikkelingen in het buitenland te blijven volgen en om de afsluitende observaties als lessen of relevante achtergrond mee te nemen voor een duurzame ontwikkeling en bestendiging van AQI’s in Nederland.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".