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Enregistrement W3037600105 · doi:10.1108/aaaj-12-2018-3780

Deployment of whistleblowing as an accountability mechanism to curb corruption and fraud in a developing democracy

2020· article· en· W3037600105 sur OpenAlexaff
Oliver Nnamdi Okafor, Festus Adebisi, Michael Opara, Chidinma Blessing Okafor

Notice bibliographique

RevueAccounting Auditing & Accountability Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensSAIT PolytechnicToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityLanguage changeDemocracyInstitutionalisationContext (archaeology)Public relationsDignityBusinessOriginalityDeveloping countrySoftware deploymentAccountingPublic administrationPolitical scienceEconomicsEconomic growthLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper investigates the challenges and opportunities for the deployment of whistleblowing as an accountability mechanism to curb corruption and fraud in a developing country. Nigeria is the institutional setting for the study. Design/methodology/approach Adopting an institutional theory perspective and a survey protocol of urban residents in the country, the study presents evidence on the whistleblowing program introduced in 2016. Nigeria’s whistleblowing initiative targets all types of corruption, including corporate fraud. Findings This study finds that, even in the context of a developing country, whistleblowing is supported as an accountability mechanism, but the intervention lacks awareness, presents a high risk to whistleblowers and regulators, including the risk of physical elimination, and is fraught with institutional and operational challenges. In effect, awareness of whistleblowing laws, operational challenges and an institutional environment conducive to venality undermine the efficacy of whistleblowing in Nigeria. Originality/value The study presents a model of challenges and opportunities for whistleblowing in a developing democracy. The authors argue that the existence of a weak and complex institutional environment and the failure of program institutionalization explain those challenges and opportunities. The authors also argue that a culturally anchored and institutionalized whistleblowing program encourages positive civic behavior by incentivizing citizens to act as custodians of their resources, and it gives voice to the voiceless who have endured decades of severe hardship and loss of dignity due to corruption.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeQualitatif
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

Citations84
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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