Gift or bribe? The characteristics and the role of gift policies in the prevention of corruption
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to explore the current trends in corruption and investigate the characteristics of corporate gift policies and their role in preventing bribery. Design/methodology/approach This is a descriptive study based on primary data from a recent sample of Canadian companies’ codes of conduct and secondary data from recent corruption surveys published by non-governmental organisations. Findings This study shows that 25% of all private and public corruption cases generate financial damages of more than US$1m per case and that 50% of all investigated fraud cases are corruption cases (ACFE, 2022). Furthermore, the Western Europe and EU region is perceived as least corrupt, whereas Sub-Saharan Africa is perceived as the most corrupt region (Transparency International, 2022). However, bribery is fairly common in nine EU countries where 10% or more of public service users bribed public officials to influence their decisions (Transparency International, 2021). Results from primary data show that 9.3% of firms put a total ban on gifts given to governmental officials, whereas 35.2% require a superior’s approval and only 5.5% state a dollar limit for the gift. Results also show that not a single firm prohibits the giving of gifts to non-governmental stakeholders or the receiving of gifts from any type of stakeholder. This paper argues that gifts can bias the recipient’s judgement and improperly influence future business decisions based on the gift’s subjective value, nature and context. Research limitations/implications This paper extends previous research by examining the characteristics of corporate gift policies. It also helps organisations improve their gift policies in an effort to reduce corruption. Originality/value It is the first paper to investigate the characteristics of corporate gift policies and their role in preventing corruption.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».