The Positive Role of Small Businesses in Scaling down the Shadow Economy Phenomenon and Its Negative Impact on the Private Sector and the National Economy: An Exploratory Study in the Province of Jeddah
Notice bibliographique
Résumé
The shadow economy phenomenon is widespread and has detrimental effects on the business sector and the national economy. The philosophy of shadow economy involves complex and overlapping perceptions related to conducting legal as well as illegal businesses. The shadow economy is not a new concept but one that has existed since the first known system of tax levies, and that has spread throughout the developed and developing countries of the world in equal measure. Shadow economy is often associated with illegally-gained proceeds (dirty money) originating from unethical and unlawful small businesses such as sexual slavery/exploitation and the drug trade. It is considered as detrimental to national economies and is rapidly spreading globally in the modern era. Weak, poorly designed or implemented controls by some countries, in addition to administrative corruption, have significantly contributed to the emergence and spread of shadow economies. The expanding scale and growth of shadow economies comes in spite of international efforts to enforce laws and regulations on this issue. The phenomenon has continued to spread despite global efforts to create and increase public awareness on the issue and notwithstanding dissemination of information to increase knowledge of the risks arising from this phenomenon and its economic impacts. Based on the severe threats shadow economies constitute and their effects on economic and social order, the subject has been recently included in the syllabus and course design of international as well as Arab universities. Legitimate and illegitimate business owners and individuals engage in shadow economies, whereby they attempt to evade payment of state taxes by benefiting from widely pervasive administrative corruption.
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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 | 0,007 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».