Le scandale financier de l'Université Laurentienne : Déficiences en comptabilité et audit <sup>*</sup> <sup>,</sup> <sup>†</sup>
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ La présente étude de cas porte sur l'insolvabilité choquante de 2021 et le scandale financier qui en a résulté à l'Université Laurentienne, un établissement d'enseignement postsecondaire financé par les fonds publics dans la province de l'Ontario, au Canada. Ce cas révèle d'importantes faiblesses dans le contrôle interne, souligne l'incapacité de l'établissement à soutenir une gestion financière durable et sert d'avertissement sur l'importance d'une gouvernance responsable. S'appuyant sur des informations accessibles au public, l'étude de cas met l'accent sur les éléments financiers, de gouvernance et d'audit découlant du scandale. Le scandale de la Laurentienne est un événement comptable canadien important qui mérite l'attention de la communauté comptable au Canada et à l'étranger, car des leçons importantes peuvent être tirées en matière de gestion financière et de gouvernance d'entreprise. Cette étude de cas convient à une analyse dans le cadre d'un cours de premier cycle en intégration professionnelle, ou au cycle supérieur en certification. L'étude de cas a également valeur pour ceux qui travaillent dans le domaine de la gouvernance académique.
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 | 0.005 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".