MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2999449329 · doi:10.1108/jmlc-04-2019-0033

State and institutional capacity in combating money laundering and terrorism financing in armed conflict

2020· article· en· W2999449329 sur OpenAlexaffabout
Ebrahim M.R. Lababidi

Notice bibliographique

RevueJournal of Money Laundering Control · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Illicit Activities, and Governance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoney launderingTerrorismAutonomyGovernment (linguistics)FinanceState (computer science)BusinessProcurementLegislationFinancial systemEconomic policyEconomicsAccountingPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to explore the relationship and implications of institutional autonomy and capacity through the Central Bank of Syria in its ability to implement an effective anti-money laundering (AML) and counter-terrorism financing (CTF) framework during a period of intense armed conflict. Design/methodology/approach Due to the lack of reliable data currently available on Syria, this paper focuses on Syria’s AML/CTF legislation through passed laws and regulations; annual reports on the Central Bank of Syria and the AML and terrorism financing authority; the academic literature on money laundering, terrorist financing and institutional capacity. This paper will address the theoretical framework of Coleman and Skogstad’s characteristics that define the degree of autonomy and capacity of an institution. Though their characteristics are applied toward the Canadian state, for the purpose of this paper, they have been adopted in the absence of their use verbatim in the case of the Central Bank of Syria. Findings The Central Bank of Syria has experienced diminishing independence due to conflict-induced stress in Syria’s financial sector. This loss of autonomy is attributed to the prioritization of government-led emergency policies to secure and stabilize Syria's economy. Despite this loss, the Central Bank of Syria has maintained considerable and effective improvements in Syria’s AML/CTF framework, aligning it closer to that of international standards promoted by the Financial Action Task Force (FATF). Institutional gaps, however, still exist. These gaps imply that the Central Bank of Syria still lags in a number of areas that affect its capability in implementing a more effective AML/CTF framework. Research limitations/implications The conflict in Syria is still a very new topic that lacks a considerable amount of reliable data. As such, many research limitations were encountered despite the volume of information reviewed for this paper in both Arabic and English. Nevertheless, this paper provides a clearer understanding of how state capacity is reflected in its institutions through certain policies and approaches taken by a central monetary authority with implications and results in a country rattled by years of intense conflict. Practical implications Despite the research limitations and implications, this paper provides a clearer understanding of how state capacity is reflected in its institutions through certain policies and approaches taken by a central monetary authority with implications and results in a country rattled by years of intense conflict. This can be useful for institutional policymakers, as well as academics exploring the relationship between the state and its institutions in times of hardship. Originality/value Though there is AML/CTF literature on Middle Eastern countries such as Egypt, Jordan and Saudi Arabia, very little is written on Syria. There is also very little written on the broader subject of state and institutional capacity through the lens of an effective AML and CTF framework during a period of intense armed conflict. By looking at an ongoing conflict, this paper explores a subject with as much detail as needed to provide an illustration of the relationship and implications of institutional autonomy and capacity in relation to the state through an effective AML/CTF framework in a country with a struggling financial system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Money Laundering ControlMême sujetCrime, Illicit Activities, and GovernanceTravaux en français237 207