Audit interne des processus liés à la gestion des risques fiscaux au sein des entreprises canadiennes
Bibliographic record
Abstract
Le but de ce mémoire est de démontrer l’importance de l’audit interne pour assurer une gestion efficace des risques liés à la fiscalité. Également, cette recherche est basée sur une approche tripartite qui permet de comprendre les différents risques fiscaux existants, de les évaluer et d’identifier les processus mis en place à cet effet. Ainsi, les résultats de la recherche permettraient aux entreprises canadiennes de mieux contrôler le risque dans le cadre de leurs missions d'audit interne en lien avec la fiscalité. Dans notre étude théorique, nous nous sommes référés aux recherches scientifiques et aux études réalisés par les grands cabinets comptables au Canada et à l’international. Dans le cadre pratique, nous avons évalué les processus liés à la gestion des risques fiscaux suivant trois approches. La première est fondée sur l’analyse des rapports annuels d’un échantillon de 15 grandes entreprises canadiennes qui nous a permis d’identifier les risques fiscaux les plus élevés et la gestion de risques mise en place à cet effet. La seconde est fondée sur un questionnaire composé de 14 questions destinées aux auditeurs internes ainsi que sur une entrevue avec une experte en fiscalité qui nous a permis de comprendre la réticence et l’incompréhension de la gestion des risques fiscaux par certains auditeurs internes. La troisième approche est constituée de l’analyse de cinq causes de jurisprudence canadiennes qui nous a révélé le rôle et l’importance des tribunaux dans le cadre des litiges fiscaux. Les résultats obtenus de cette triple analyse ont permis de démontrer que l’absence ou la négligence des processus liés à la gestion des risques fiscaux génère des problématique sont un impact sur l’ensemble des activités de l’entreprise. Suite à la détection de dix problématiques, nous avons suggéré une série de recommandations dont l’objectif est d’assurer une gestion des risques efficace au sein des entreprises canadiennes. De même, cette recherche contribue à développer le modèle de gestion des risques fiscaux et à solliciter fortement le conseil d’administration et la haute direction des entreprises canadiennes d’intégrer la fiscalité dans leur charte d’audit interne. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : risques fiscaux, gestion des risques fiscaux, audit interne, vérification fiscale
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 | 0.028 | 0.063 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".