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Enregistrement W4389504442 · doi:10.32370/ia_2023_12_3

The Genesis of Opposition and Responsibility for Financial Abuses in Foreign Economic Activity

2023· article· en· W4389504442 sur OpenAlexvenueno aff
Nataliia Pavlovska, Anna Myrovska, Л.В. Федорюк, Oleksandr Savyuk, Serhii Kharchenko

Notice bibliographique

RevueIntellectual Archive · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Sanctions and International Relations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpposition (politics)HarmDisappointmentPolitical scienceLaw and economicsBusinessPolitical economyLawEconomicsPoliticsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

These recommendations are part of what is obviously a much broader and more comprehensive agenda for the continued strengthening of efforts to combat organized crime and corruption in Ukraine. Nevertheless, they represent a carefully considered set of priorities that promise to overcome continued deficiencies while also building on the progress that Ukraine has already made in what will continue to be an enormously tough endeavor. It is as well to keep in mind that the fight against organized crime is typically characterized as much by setbacks as by success, as much by failure and disappointment as triumph and acclaim. Organized crime is like a constantly mutating virus DOI: 10.32370/IA_2023_12_3 that out-maneuvers all efforts to destroy it. If it can be isolated and quarantined and then harm can be limited. Yet even this modest objective is one that is enormously difficult to attain. The initiatives suggested here are certainly no guarantee of success even in harm reduction. Yet without such measures, the only certainty is failure - and the eventual emergence of Ukraine as a state and economy captured and dominated by organized crime. The implementation of a strategy that is comprehensive in scope while highly selective in its targets and priorities offers at least some hope that such an outcome can be avoided.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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