The supply and demand sides of corruption: Canadian extractive companies in Africa
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid expansion of Canadian investment in extractives around the world, it is perhaps not surprising that Canada’s reputation as a low-corruption country has faltered: Canada currently ranks ninth internationally in Transparency International (TI)’s corruption perception index, down from sixth in 2010, and sixth, down from first (i.e. best), in 2009 in TI’s Bribe Payers index. This article presents the preliminary findings of our ongoing research regarding both the demand side (that is, the request for bribes, principally by foreign officials) and the supply side (that is, the giving of bribes, principally by corporations) of corruption. We have examined Canadian mining companies operating in Ghana and Burkina Faso and have identified 10 “tensions” which need to be acknowledged in public policy formulation. We note that Canada is implementing policies to reduce supply-side corruption (e.g. by adopting anti-bribery legislation and guidelines for corporate social responsibility) but recommend that more be done, especially oversight of anti-corruption laws by Parliament. We also recommend that mining companies undertake ex-ante corruption risk assessment and develop proactive corporate anti-corruption policies. And, finally, while host countries have anti-corruption laws, implementation is weak. Global affairs could usefully support stronger parliamentary oversight in these countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».