An exploration of anti-corruption and health in international organizations
Notice bibliographique
Résumé
Corruption is a global wicked problem that threatens the achievement of health, social and economic development goals, including Sustainable Development Goal # 3: Ensuring healthy lives and promoting well-being for all. The COVID-19 pandemic and its resulting strain on health systems has heightened risks of corruption both generally and specifically within health systems. Over the past years, international organizations, including those instrumental to the global COVID-19 response, have increased efforts to address corruption within their operations and related programs. However, as attention to anti-corruption efforts is relatively recent within international organizations, there is a lack of literature examining how these organizations address corruption and the impact of their anti-corruption efforts. This study addresses this gap by examining how accountability, transparency, and anti-corruption are taken up by international organizations within their own operations and the reported outcomes of such efforts. The following international organizations were selected as the focus of this document analysis: the World Health Organization, the Global Fund, the United Nations Development Programme, and the World Bank Group. Documents were identified through a targeted search of each organization's website. Documents were then analyzed combining elements of content analysis and thematic analysis. The findings demonstrate that accountability and transparency mechanisms have been employed by each of the four international organizations to address corruption. Further, these organizations commonly employed oversight mechanisms, including risk assessments, investigations, and audits to monitor their internal and external operations for fraud and corruption. All organizations used sanction strategies meant to reprimand identified transgressors and deter future corruption. Findings also demonstrate a marked increase in anti-corruption efforts by these international organizations in recent years. Though this is promising, there remains a distinct absence of evidence demonstrating the impact of such efforts on the prevalence and severity of corruption in international organizations.
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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 | 0,029 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,022 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».