Money Laundering Impacts: Recovering Wealth, Piercing Secrecy, Disrupting Tax Havens and Distorting International Law
Notice bibliographique
Résumé
Money laundering regulation emerged in the later part of the 20th century as a strategy for dealing with the global trade in illegal drugs. It is based on the idea that criminal activity with significant financial underpinnings can better be tempered by the specific targeting of those underpinnings. It is a strategic approach that has grown strikingly over the course of more than thirty years, expanding from drug crimes to tax evasion, to corruption, to organized crime and to terrorism. It has stretched to cover all manner of financial activity from the deposit of monies into bank accounts to visa declarations and casinos operations and from donations to charitable entities to the delivery of professional services. It has spawned a modern regulatory environment forged of international treaties, of domestic law, of guidelines, of recommendations, of principles, of policies, of practices and of commitments.An ambitious project, the impact of this initiative is often the subject of dispute, much of which centers on whether regulation adequately, if at all, moderates criminal activity. Rather than entering into that debate, this paper takes a long view of three decades of development and identifies five particular consequences attributable to money laundering regulation. Ranging from the deprivation of tainted wealth to attending to tax havens and the opacity of international finance, these consequences, not all clearly foreseen, demonstrate tangible impacts of the regulatory effort.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».