Providing for Victim Redress within the Legislative Scheme for Tackling Foreign Corruption
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the prospects for victim redress for the corporate commission of foreign corruption, using Canada as a case study. Such cases are typically addressed by negotiated settlements, with Canada’s new “remediation agreement” regime embracing an intention to provide “reparations for harm done to victims or to the community.” Further work, however, needs to be done on defining who is a victim, with the SNC-Lavalin affair having focussed much attention on employees, pensioners and shareholders, with barely a mention of the overseas victims of the alleged crimes. To this end, the article examines comparable efforts undertaken in England to ensure the interests of the overseas victims of economic crime are taken into account. The creation of a fund to which the financial penalties for foreign corruption could be directed to support the provision of development assistance to affected foreign countries is also considered.\nDans le présent article, nous examinons les perspectives de réparation pour les victimes de corruption commise par les entreprises à l’étranger, en utilisant le Canada comme étude de cas. De tels cas sont généralement réglés par des accords négociés, le nouveau régime canadien d’« accord de réparation » prévoyant de fournir « des réparations pour les dommages causés aux victimes ou à la communauté ». D’autres travaux sont cependant nécessaires pour définir qui est une victime, l’affaire SNC-Lavalin ayant beaucoup attiré l’attention sur les employés, les retraités et les actionnaires, avec à peine une mention des victimes étrangères des crimes présumés. À cette fin, l’article examine les efforts comparables entrepris en Angleterre pour garantir la prise en compte des intérêts des victimes étrangères de la criminalité économique. La création d’un fonds dans lequel les sanctions financières pour corruption étrangère pourraient être versées dans le but de soutenir la fourniture d’une aide au développement aux pays étrangers touchés est également envisagée.
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 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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».