La prévention de la fraude des salariés par des pratiques éthiques de management
Notice bibliographique
Résumé
A en croire une étude canadienne, la fraude interne amputerait de 5% le chiffre d’affaires des entreprises. Si le contrôle interne est la voie privilégiée pour s’en protéger, Anne Sachet-Milliat défend ici l’idée qu’un management éthique de la part de l’entreprise réduit également l’ampleur de la fraude commise par les salariés. Une thèse inspirée par la sociologie du crime américaine qui insiste sur la pression, intentionnelle ou non, de l’organisation sur le comportement des salariés qui la composent. L’auteur avance alors des solutions de management devant permettre de prévenir la fraude au sein des entreprises : des techniques de recrutement éthiques, une sensibilisation accrue des salariés autour des chartes éthiques, une politique de rémunération équitable ou encore la création d’une fonction conformité sociale chargée de contrôler l’application des normes éthiques au sein de l’entreprise. Une démonstration convaincante que l’éthique d’entreprise peut servir les intérêts de la Sûreté.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,036 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,018 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».