Conceptualizing corruption prevention: a systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Existing reviews about corruption and anti-corruption have yet to treat the subject of prevention as the main focus of inquiry. The purpose of this paper is to address this need by analyzing definitions, theoretical underpinnings, methods and sectors of interest within published academic articles. By doing so, the main objective is to clarify the theoretical and conceptual foundations of the prevention of corruption. Design/methodology/approach The research design consists of a systematic literature review, which uses a keyword-string search method across relevant databases. A qualitative and quantitative coding scheme was implemented to provide descriptive statistics. Findings Results show a need for methodological diversity, theoretical debate and a clarification of the definitional foundations of corruption prevention. Specifically, the results underline a need for more interdisciplinary collaboration between the various fields that study the issue. To this end, a conceptualization of corruption prevention is proposed, built around a two by two matrix, to synthesize existing definitions and spark scholarly debate. Practical implications This paper contributes to the field of anti-corruption on a theoretical level by highlighting the current strengths and weaknesses of the inroads made by the existing literature. Moreover, on a practical research level, this paper suggests fruitful lines of inquiry to channel a rapidly expanding field of study. Social implications This paper underlines the need for corruption prevention policymaking to take note of the broad literature emanating from multiple social science disciplines. This paper also underlines the need for policy implementation to consider the socio-historical context and definitional idiosyncrasies of corruption for policy effectiveness. Originality/value A core original contribution of this paper is to advance a definition and conceptualization of corruption prevention. Using two conceptual axes – focus and scope – prevention tools are categorized and analyzed to spark further scholarly debate.
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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 | 0,047 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».