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Enregistrement W4212943928 · doi:10.1108/jmlc-12-2021-0143

Combating the crimes of money laundering and terrorism financing in Nigeria: a legal approach for combating the menace

2022· article· en· W4212943928 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Money Laundering Control · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Illicit Activities, and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoney launderingConfiscationTerrorismLegislationPatriot ActGovernment (linguistics)Language changeBusinessLawFinancePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study aims to investigate the Federal Government’s failure to combat money laundering and terrorism financing and the various hurdles to enforce the Money Laundering (Prohibition) Act, 2012 (as amended), effectively, which prohibits illegal earnings criminally induced investments in and out of Nigeria. This has had an impact on the country’s economic potential and its image in the international community. Despite many anti-corruption laws criminalising money laundering and terrorism financing, it is rated among the nations with the highest poverty index despite its immense natural resources. Design/methodology/approach This study uses a conceptual legal method to help a doctrinal library-based investigation by using existing material. This study also makes use of main and secondary legislation, such as the Constitution, the Money Laundering (Prohibition) (Amended) Act 2012 and the Terrorism (Prevention) Act 2013 (as amended), as well as case law, international conventions, textbooks and peer-reviewed publications. A comparison of anti-money laundering legislation in Canada, the UK, Hong Kong, China and Nigeria was conducted, with lessons learned for Nigeria’s anti-money laundering and anti-terrorism financing laws. According to the findings, the Act is silent on the criminal use of legitimate earnings to fund terrorism and cultism. Findings There is no well-defined legal framework for asset recovery and confiscation. In Nigeria’s legal system, this evident void must be addressed immediately. To supplement existing efforts to prevent money laundering, the research develops a hybrid model that incorporates the inputs of government representatives and civil society organisations. This study suggests a complete revision of the Act to eliminate ambiguity and focus on the goals of global anti-money laundering and anti-terrorist funding restrictions. Research limitations/implications One of the limitations of this study is the paucity of literature and data on money laundering and terrorist financing in Nigeria due to the secrecy around the crimes, which do not give room for the collection of statistical data and due to the transactional nature of the crimes. This is not to submit that no attempts have been made in the past or recent times to quantify the global value of money laundering and its effects on Nigeria’s economy. Such attempts have been inconclusive and inaccurate. Practical implications The dearth of records on the magnitude of money laundering in Nigeria has limited generalising the research findings due to the limited access to some required information. However, this study is suitable for adoption in other sectors of the economy in dealing with clandestineness in money laundering and terrorism financing. Future researchers are commended to use the quantitative assessment method to appraise the effects of money laundering and terrorist financing laws and policies in Africa to supplement the current literature in the field. Originality/value The research develops a hybrid model that incorporates the inputs of government representatives and civil society organisations. This study suggests a complete revision of the Act to eliminate ambiguity and focus on the goals of global anti-money laundering and anti-terrorist funding restrictions.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,249 · 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