Combatting Corruption and Collusion in Public Procurement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This book considers why corruption and collusion continue to undermine public procurement processes despite national and international efforts to combat them. It also makes proposals for reforms aimed at combatting these practices and helping countries to defend the integrity of their public procurement systems. It examines why public procurement processes are especially prone to distortion by corruption and/or collusion, the harm these practices cause, the basic frameworks that countries adopt to limit the scope for corruption and supplier collusion in their public procurement systems, and how the effectiveness of these foundational frameworks can be optimized, strengthened, and bolstered to ensure that they achieve their objectives and are not prevented by weaknesses within them. Recognizing that, even if they may embody common elements, the challenges of implementing and embedding an effective system vary across jurisdictions; subsequent chapters go on to examine the particular contexts of, and make proposals for reform in, seven discrete jurisdictions, the United Kingdom, the United States, Brazil, Hungary, Poland, the Ukraine, and Canada. It concludes by drawing together the book’s overall findings and reform proposals and highlighting some core points relating to the general and jurisdiction-specific discussions. An overarching theme includes the real need in all states to recognize the pervasive nature, and high risk, of corruption and collusion impacting public procurement, and the necessity to hone and develop public procurement systems routinely to counter the compelling incentives for such conduct, to block opportunities for it, and to encourage compliance with relevant laws.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».