Enhancing transparency and accountability in public procurement: exploring blockchain technology to mitigate records fraud
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Fraud within the procurement process remains a persistent challenge, resulting in substantial financial losses and lack of social justice. This paper underscores the significance of records for the integrity of the procurement practices and proposes using blockchain technology to mitigate records fraud. Analyzing international regulations this paper highlights their emphasis on proper records management for promoting transparency, accountability, and integrity of procurement procedures. This paper aims to contribute to a comprehensive understanding of the relationship between records management and procurement accountability while addressing blockchain technology's innovative use in mitigating records forgery and omission. Design/methodology/approach This research involves a comparative analysis of international regulations investigating their directives on the relevance of records in public procurement and a survey of records fraud cases in the Brazilian context to illustrate the significance of the problem and to indicate how blockchain technology can be applied as a solution to ensure accountability and prevent records forgery and omission. Findings The findings highlight the explicit importance ascribed to proper records management by international regulations, and indicates how blockchain technology can serve as a valuable resource to reduce the records fraud opportunity in public procurement. Research limitations/implications The research does not consider context-specific regulations. The survey of frauds is limited to the Brazilian context. Originality/value This research introduces a pioneering approach by investigating the use of blockchain technology to combat records forgery or omission in public procurement procedures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».