MULTI FACETED WHITE COLLAR CRIME EATING COUNTRY'S ECONOMIC FABRIC LIKE TERMITE
Notice bibliographique
Résumé
White collar crime is the term used to describe financially driven, nonviolent crimes committed by private or holder of public office in business and by government functionaries. Securities fraud, embezzlement, corporate fraud, cheating public at large and money laundering are a few examples of white collar crimes. A nation's legal system's primary goal is to provide justice to all of its residents without distinction. But it is true that prejudice exists in all legal systems. These are the systemic gaps that called for investigation. In our culture, a crime committed by someone of lower social strata is normally punished harshly by the law, but if the same crime is done by someone of high class status, the situation changes. In practice, it appears that the law—or perhaps I should say the system—is more forgiving of the perpetrator. New issues appeared in every industry as civilization expanded and evolved, and the criminal justice system was no exception. In this course, the concept of "white-collar crime" also emerged. The social scientist Edwin Sutherland, who was the main proponent of this social perspective of crime, is credited with creating this word. According to Edwin Sutherland, a specialist in criminology, white-collar crime is: "A crime committed by a person of respectability and high social status in the course of his occupation" (1949) It addresses criminal behavior by holder of public office, those in positions of authority, and even people connected to for-profit businesses. Since white-collar workers have easier access to chances for fraud, bribery, insider trading, embezzlement, cyber crime, and forgeries, white-collar crime intersects with corporate crime. White-collar crime has a big impact on a country's economic and financial stability.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».