The Legal Combat of Financial Crimes: A Comparative Assessment of the Enforcement Regimes in Nigeria and South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Financial crimes are debilitating problems for economies, especially emerging ones. The scourge of financial crimes includes money laundering, fraud, drug and human trafficking, terrorism financing, bribery, embezzlement, market manipulation, tax evasion, identity theft, forgery and cybercrime. These problems are so intractable and potentially destructive that the collective effort to prevent or contain them has gone global. The imperative of enhanced transparency and financial system integrity, not only in national financial systems but also in the international financial order, has become inevitable. This has resulted in the landmark frameworks of the United Nations Convention against Illicit Traffic in Narcotic Drugs and Psychotropic Substances and the G7’s Financial Action Task Force. This paper discusses the legal combat of financial crimes in two major African economies: Nigeria and South Africa, with particular emphasis on money laundering and terrorism financing due to their direct negative macro-economic implications for any economy. The focus on the twin problems in those two economies is based on their pre-eminent position in Africa. The paper examines the legal frameworks for the prevention or containment of the scourge in the two countries and interrogates measures that could engender their effective control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».