Challenges for Customs Risk Management Today: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Changes and uncertainty in the customs operating environment and the growth of trade and travel volumes have affected how customs administrations manage and approach their tasks. As a result of technological development, the role of customs in border control has changed dramatically. Thus, the massive volume of goods, the way they are traded worldwide, and the speed of such transactions create additional fiscal, security, financial, and safety risks, affecting the resources available to customs services. The current geopolitical situation has significantly impacted the role of customs services. The topic is relevant to simultaneously assure both the quality of the services provided by the customs and compliance with the requirements set in the framework of limited resources. This study focuses on customs risk management (CRM) issues. It acknowledges that the customs services must continuously improve their operational methods, including promoting a more structured, integrated, and systematic way to manage customs risks. Based on the literature review, we examine the CRM-related challenges and how scholars address them in the scientific literature. This study aims to identify and analyse the contemporary challenges in CRM from its effectiveness point of view. We employ a systematic literature review, searching in most recognised databases and covering the period of 2005–2024. We follow this with a qualitative content analysis and synthesis, summarising and discussing the study results. We identify and discuss relevant key factors contributing to effective CRM. Finally, we conclude with the implications of the findings for CRM practice and policy, as well as with various potential developments in CRM that we suggest for further work.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».