Dark Side Case: Layers of Corruption in the Car Wash Scheme
Notice bibliographique
Résumé
Petrobras is an oil and gas giant publicly traded in Brazil and in international stock markets such as the New York Stock Exchange. The company’s main shareholder is Brazil’s federal government. Political influence is at the center of Petrobras’ implication in a massive corruption scheme revealed in 2014. Brazilian Federal Police’s Operation Car Wash disclosed a wide corruption scheme involving Petrobras, members of the Brazilian public administration, and some of the top construction firms in the country. The case focuses on describing how corruption practices spread at Petrobras as well as on the company’s responses to the crisis initiated in March 2014. In the months that followed the scandal, former Petrobras executives involved in the scheme agreed to plea bargains and thus helped reveal an intricate network of corruption practices, including complex forms of bid rigging and bribery. Meanwhile, Petrobras announced the intention to create a Governance, Risk, and Compliance unit that would be in charge of various compliance initiatives. On the other hand, the company expressly denied liability and portrayed itself as a victim of the scheme. Based on rich information from the Car Wash scandal, the case addresses the following questions: what is organizational corruption and what are the main assumptions underlying the design and implementation of anti-corruption strategies?
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».