Russia's anti‐money laundering regime: law enforcement tool or instrument of domestic control?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to cut through the rhetoric that shrouds Russia's anti‐money laundering regime to uncover the reality that lies beneath. Design/methodology/approach This paper relies on both primary and secondary sources in Russian and English that deal with the problems of money laundering in the Russian context. Relevant sections of the Russian Criminal Code as well as Russia's anti‐money laundering regulations have been consulted. Findings Overall, the Russian anti‐money laundering regime has thus far proved ineffective in terms of meeting its stated purposes of combating organized crime and terrorism. Its limited success stems largely from structural weaknesses in the Russian banking system as well as that industry's lack of a culture of regulatory compliance. Moreover, Russian authorities have opportunistically seized on the current anti‐money laundering regime as a useful tool in the pursuit of ends unconnected to the fight against organized crime and terrorism. The Russian authorities have used the regime to attempt to reform the banking system and to extend their strategic control in the domestic political and business realms. The ineffectiveness of the anti‐money laundering regulations and their usage to achieve ulterior aims undermine the legitimacy of the regime as a whole. Originality/value The paper looks beyond the technical difficulties in applying the anti‐money laundering regulations and examines the misuses of the anti‐money laundering regime in the Russian context. However, the problems raised in the paper are not unique to Russia and have relevance to other jurisdictions, especially countries that are members of the Financial Action Task Force.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».