Notice bibliographique
Résumé
Purpose The paper aims to reveal some uncertain correlations and presumptions about corruption. Design/methodology/approach The paper defines corruption as a social phenomenon. It presents two basic components of that phenomenon: unreasonable preferential treatment and abuse of power. The paper addresses the moral issue that is implied in any phenomenon of corruption. The author will use the Corruption Perception Index and the Bribe Payers Index of Transparency International as well as the International Country Risk Guide, in order to check to what extent some correlations or presumptions about corruption could be reliable, at least as hypotheses. Findings Uncertain correlations and presumptions about corruption actually create an effect of distorted interpretation. They could cause ideological biases that distort our perception of corruption in developing and developed countries. Research limitations/implications The paper does not take into account the multiple expressions of gift‐giving practices around the world and the way such practices could be confused with corruption. Practical implications Being aware of our “presumptions” about corruption will help us to choose relevant strategies to combat corrupt practices. This study has implications for business corporations, governments and IFIs. It reveals how the awareness of such uncertainties and presumptions about corruption is related to the CSR discourse. Originality/value The originality of the paper is to unveil some presumptions about corruption that have not been compared with the results obtained from the Corruption Perception Index, the Bribe Payers Index and the International Country Risk Guide.
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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 | 0,029 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,023 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».