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Enregistrement W2782691482 · doi:10.71781/2387

L’avocat comme méthode de blanchiment d’argent

2017· dissertation· fr· W2782691482 sur OpenAlexaboutno aff
Nancy Azzi

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueLegal Systems and Institutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire traite du blanchiment d’argent. Précisément, il propose une réflexion sur la question suivante : les avocats, cabinets d’avocats et notaires du Québec devraient-ils être assujettis à la Loi sur le recyclage des produits de la criminalité et le financement des activités terroristes? Pour en arriver à une réponse, nous dressons d’abord une définition du recyclage des produits de la criminalité et en analysons l’historique. Puis, nous étudions la pièce maitresse de la stratégie canadienne de prévention du blanchiment d’argent, soit la Loi sur le recyclage des produits de la criminalité et le financement des activités terroristes. Par la suite, nous examinons la question de l’assujettissement des avocats, des cabinets d’avocats et des notaires du Québec en exposant le risque de blanchiment d’argent chez ces professionnels, les multiples tentatives du législateur canadien de légiférer en la matière et une analyse de la décision récente de la Cour suprême du Canada sur ce sujet. Enfin, nous offrons des solutions à l’assujettissement de ces professionnels afin d’éliminer le risque de voir leurs services utilisés à des fins illégitimes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0220,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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