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Enregistrement W4382240986 · doi:10.1093/bjc/azad027

Illegal Market Governance and Organized Crime Groups’ Resilience: A Study of The Sinaloa Cartel

2023· article· en· W4382240986 sur OpenAlexaff
Valentin Pereda, David Décary-Hêtu

Notice bibliographique

RevueThe British Journal of Criminology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Illicit Activities, and Governance
Établissements canadiensUniversité de MontréalInternational Centre for Comparative Criminology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCartelCorporate governanceResilience (materials science)Organised crimePsychological resiliencePoliticsTerrorismBusinessPolitical economyPolitical scienceEconomicsLawFinancePsychologyIndustrial organization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since its emergence in the early 1990s, the Sinaloa Cartel has effectively surmounted all challenges to its existence, while, simultaneously, successfully developing its illegal ventures in Mexico and beyond. Based on evidence from the accounts of witnesses who testified in the prosecution of Joaquin Guzmán Loera (also known as El Chapo), one of the Sinaloa Cartel’s most prominent figures, we argue that this OCG’s resilience partially derives from the illegal governance practices it has implemented in the criminal markets in which it operates. In particular, we contend that the Sinaloa Cartel’s reliance on four types of illegal governance have been pivotal in promoting its capacity to weather adversity, namely: (1) judicial, (2) financial, (3) political and (4) regulatory governance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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