Deployment of whistleblowing as an accountability mechanism to curb corruption and fraud in a developing democracy
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.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle