Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to describe corruption, fraud and cybercrime as dehumanizing phenomena. Design/methodology/approach Berdiaeff's notion of slavery and Sartre's concepts of lie and bad faith are used in order to put light on the dehumanizing effects of corruption, fraud and cybercrime over social life itself. Findings Corruption, fraud and cybercrime constitute dehumanizing processes insofar as they undermine mutual trust among people. When they arise in the organizational setting, corruption and fraud (committed through cyberspace or any other means) are institutionalizing suspicion and creating a deep loss of mutual trust and confidence within the organization. Human relationships within a corrupt and fraudulent organization are harder to develop than in a workplace characterized by honesty and integrity. Research limitations/implications The paper is focusing on Berdiaeff's notion of slavery and Sartrian concepts of lie and bad faith. It does not reflect all aspects of dehumanizing phenomena such as corruption, fraud and cybercrime. Practical implications The analysis reveals the way in which Sartrian concepts of lie and bad faith could be applied to the behavior of corrupt and fraudulent people as well as cybercriminals. Social implications Owing to the transnational nature of both corruption, fraud and cybercrime, such phenomena negatively affect the potentialities to develop a cross‐cultural and interreligious dialogue on the international scene. Originality/value The originality of the paper is that it reveals that the way an organization could fight corruption, fraud and cybercrime could be determined by its propensity to tolerate lies and bad faith in its organizational culture.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,036 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».