Money Laundering in Canada: Chasing Dirty and Dangerous Dollars
Notice bibliographique
Résumé
Money laundering is the process of converting or transferring cash or other assets, generated from illegal activity, in order to conceal or disguise their origins. In recent years, the international community has decided that focusing on money laundering is an efficient strategy in policing organized crime and, now terrorism. To this end, countries are encouraged to harmonize their policies and legislation and, to some extent, their policing strategies. Before adopting these new strategies, however, it is important to understand the extent of money laundering in different jurisdictions, as well as the likelihood of success and the costs involved in these anti-laundering strategies.\nThis new work by Margaret E. Beare and Stephen Schneider brings empirical evidence to the study of money laundering in Canada – a topic that has recently assumed an international profile. They challenge the seemingly common sense notion, fueled by political posturing and policing rhetoric, that taking the profits away from criminals is a rational law enforcment strategy. Using data from police cases, the inner working of financial institutions, and the 'successful' claims of privilege from our legal profession, the final picture that the authors paint is of a good enforcement strategy run amuch amid conflicting interests and agendas, an overly ambitious set of expectations, and an ambiguous body of evidence as to the strategy's overall merits.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».