The variability and clustering of Financial Intelligence Units (FIUs) – A comparative analysis of national models of FIUs in selected western and eastern (post-Soviet) countries
Notice bibliographique
Résumé
Financial intelligence units (FIUs) are crucial pillars of international anti-money laundering (AML) law as national authorities that gather, analyze, and disseminate financial intelligence to law-enforcement authorities (LEAs). This paper offers an in-depth insight into national models of financial intelligence units (FIUs) in ten selected Western (Canada, Denmark, Netherlands, Luxembourg, United States) and Eastern (post-Soviet) countries (Estonia, Latvia, Lithuania, Poland, Ukraine). A hypothesis that FIUs’ characteristics cluster along the West-East dimension is tested, based on a development of an analytical framework involving twelve potentially discriminative properties of FIUs, that characterize how a given FIU falls on a hypothetical continuum from primarily administrative to primarily law-enforcement organization and modi operandi. The findings are that, despite several decades of legislative efforts to harmonize FIUs worldwide, they are not homogenous. In fact, a West-East dichotomy between FIUs styles can be seen to the extent that Lithuania, Estonia and Poland form one cluster. On the other hand, Denmark, Netherlands and Luxembourg form another cluster. The exception that proves the rule, in this case, is Latvia, that falls within the Western cluster, not the Eastern one, due to a recent restructuring along “Western” lines. This analysis contributes to the knowledge-gap about FIUs governance in two ways. It provides a new theoretical framework of FIUs governance that hinges upon the “input-output” dynamics among FIUs, AML supervisory bodies, and law-enforcement authorities (LEAs). Furthermore, it demonstrates that blindly issuing new European AML legal standards, without regard for the idiosyncratic nature of these national bodies, is unlikely to produce substantive further harmonization results.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».