Corruption in Brazil: Perceptions, Causes and Consequences
Notice bibliographique
Résumé
This article conducts a thorough examination of corruption in Brazil, spanning its infiltration into everyday scenarios to its profound impact on the country’s political, economic, and social spheres. It investigates prevalent instances of fraudulent practices in daily life, particularly in dining establishments, underscoring the challenge of combating this deeply ingrained culture of dishonesty due to underreporting. The piece highlights the extensive investigations into alleged criminal activities involving a significant proportion of Brazilian lawmakers and emphasizes the judiciary’s slow response in prosecuting accused officials. Moreover, it delves into the adverse effects of corruption on the economy, citing its deterrent effect on foreign investments, exacerbation of income disparities, and contribution to economic instability. Criticisms of the government’s handling of the COVID-19 pandemic are discussed, including the intervention of the Federal Supreme Court to scrutinize government actions. Proposing a mathematical model to comprehend and prevent crimes, it explores the intricate connections between various crime types, public security policies, and corruption. Finally, the article concludes by advocating empirical testing of this model and suggesting methodologies to construct comprehensive indices for diverse crime categories, offering an exhaustive analysis of corruption’s multifaceted impact on Brazilian society, economy, and political framework.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».