Notice bibliographique
Résumé
Purpose To explore how lawyers are used to launder the proceeds of criminal activity. Regulatory measures that compel legal professionals to report suspected money laundering, and the implications this has for solicitor‐client privilege, are also addressed. Design/methodology/approach Data were collected from a sample of Royal Canadian Mounted Police proceeds of crime (POC) case files using a standardized questionnaire. Findings A statistical analysis reveals that lawyers came into contact with the POC in 49.7 percent of all RCMP cases examined. Lawyers are implicated in money laundering (both wittingly and unwittingly) primarily through their role as an intermediary in a commercial or financial transaction. In the majority of these cases, lawyers were facilitating a real property transaction by an individual engaged in drug trafficking. Lawyers were also used by offenders or their nominees to incorporate companies, purchase securities, and conduct bank transactions, including those pertaining to legal trust accounts. Research limitations/implications The analysis of money laundering is based exclusively on an analysis reliance of police cases. The RCMP database from which the sample was drawn was not as complete as originally thought. Practical implications Associations representing the legal profession have vehemently resisted mandatory reporting obligation, arguing that it abrogates solicitor‐client privilege. This paper supports the tacit consensus emerging internationally that mandatory reporting for legal professionals should apply only to the financial and commercial transactions mediated by lawyers on behalf of clients. Originality/value This research helps to inform the debate over the extent to governments should mandate lawyers to report transactions or clients that may be involved in money laundering.
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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 | 0,038 | 0,217 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».