Residual Corruption in the Chinese Civil Service: Towards an Ecosystem Theory
Notice bibliographique
Résumé
Our understanding of corrupt behavior and of corruption perpetuation at organizational and societal levels is fairly stable and consensual, largely due to normative approaches taken around it in both research and practice. Arguably, knowledge has reached a critical point where we ought to consider more nuanced facets of corruption , to enable future fecundity in this area. One way forward is examining rich contextual data to extract strikingly different perspectives on corruption. Our focus is the Chinese civil service: a highly guarded context with a distinct cultural and political identity. Specific concepts such as Guanxi, Confucianism and political capitalism can afford us an insight into China’s unique political arena (Li-Chia 2021), revealing new perspectives on corruption. Our interview data from 31 high-level Chinese civil servants suggests that individual corruption with which individuals engage to fit in, rather than move ahead, of their collective is seen to contribute to a type of corruption we call ‘residual corruption’ which confers some equilibrium in a corruption ecosystem where there are drivers for corruption, but also breaks, checks and balances. These findings challenge our current understanding of corruption normalization which suggests uncontrollable growth in the absence of external control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».