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Enregistrement W4313705065 · doi:10.31435/rsglobal_ijitss/30122022/7915

INTERNATIONAL COOPERATION IN THE INVESTIGATION OF BRIBERY CASES AT PT. GARUDA INDONESIA

2022· article· en· W4313705065 sur OpenAlexaboutno aff
Fiki N. Ardiansyah, Eva Achjani Zulfa, Zulkarnein Koto

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Innovative Technologies in Social Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal and Policy Analysis in Indonesia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLanguage changeCommissionAgency (philosophy)ConventionBusinessPolitical sciencePublic administrationAccountingFinanceLawSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bribery case at PT. Garuda Indonesia is a cross-jurisdictional corruption case involving several countries. The purpose of this research is to analyze the international cooperation carried out by the Corruption Eradication Commission (KPK) in the investigation of bribery cases at PT. Garuda Indonesia. The research method used is a qualitative approach with a case study method. The data analysis used is the theory of international cooperation in dealing with corruption, jurisdictional theory, and the concept of transnational crime. The results of his research show that the bribery case at PT. Garuda involves multiple jurisdictions, namely: Indonesia, United Kingdom, Singapore, Hong Kong, France, and Canada. KPK-SFO-CPIB international cooperation process shows a new format of cooperation because it is carried out by the anti-corruption agency with a parallel investigations format. KPK cooperates with the agency through the MoU and MLA mechanisms referring to international instruments, namely the United Nations Convention Against Corruption (UNCAC). Even though the platform has been created, there are still many challenges and obstacles due to differences in the legal system, language and time. KPK encountered problems when it wanted to cooperate with Hong Kong's ICAC, Canada's RCMP, and France's PNF. The keys to the success of KPK in this collaboration are the diplomatic approach, speed of coordination, accuracy in strategies of communication, and commitment, as well as trust and adjustment of cooperation mechanisms according to the standards of each country.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,895

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,324 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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