MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3023655695 · doi:10.1108/jmlc-10-2019-0079

Canada’s financial intelligence unit: FINTRAC

2020· article· en· W3023655695 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Money Laundering Control · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Illicit Activities, and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoney launderingLegislatureBusinessValue (mathematics)Financial transactionUnit (ring theory)EconomicsAccountingFinancePolitical scienceLawComputer scienceDatabase transaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose International bodies, such as the Financial Action Task Force , have mandated the use of financial intelligence units (FIU) to address organized crime and money laundering. The purpose of this paper is to examine Canada’s FIU, the Financial Transactions and Reports Analysis Centre of Canada (FINTRAC), and explore its current effectiveness and future challenges. Design/methodology/approach This paper examines FIUs in general and then looks more specifically at Canada’s FIU, its policy and legislative basis as well as future challenges for the FIU. Findings The challenge money laundering poses to society is a mirror of the challenge that organized crime poses: a test of the values and the importance of rule of law. The FIU is an important mechanism to address this challenge generally, and there are important changes in the environment that must be addressed if the future policy objectives of the FIU are to be met. Research limitations/implications Some of the policy nostrums that are baked into the anti-money laundering system, such as placement, layering and integration, need to be revisited and researched to incorporate changes in the licit and illicit marketplaces. Practical implications Financial institutions and other intermediaries must comply with domestic anti-money laundering laws. Compliance is always contextual, and this paper will outline the role of the regulator and the environmental challenges that need to be met. Social implications Effectively addressing money laundering and organized crime is critical to the maintenance of rule of law and the protection of the financial system. Originality/value This is a brief but very fulsome review of Canada’s FIU, FINTRAC, which captures broader challenges in addressing money laundering, economic crime and regulatory systems designed to protect rule of law and the integrity of the financial system. The paper not only examines the current state of the FIU but also explores challenges on the horizon.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,232 · 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