A forensic accounting em Portugal : evidências empíricas
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.015 | 0.063 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".