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Enregistrement W4403154349 · doi:10.15688/lc.jvolsu.2024.1.3

On Improving the Procedure for Transferring Securities to Trust Management: An Analysis of Russian and Foreign Anti-Corruption Legislation

2024· article· en· W4403154349 sur OpenAlexaboutno aff
Gulnara Ruchkina

Notice bibliographique

RevueLegal Concept · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, Law, and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationBusinessLanguage changeAccountingComputer securityLaw and economicsProcess managementRisk analysis (engineering)Computer scienceLawPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: the paper analyzes the regulation of the procedure for transferring to trust management of securities, as well as participation interests, shares in the authorized (pooled) capitals of organizations in accordance with the anti-corruption legislation in the Russian Federation and abroad. Purpose: to resolve the issue of improving the mechanism for transferring financial instruments of a civil servant to trust management. Methods: the methodological framework was formed by the methods of scientific cognition, including such main ones as the methods of consistency, analysis and comparative law. Results: the author identifies the legal gaps in the Russian legislation and suggests using positive foreign experience in the application of the anti-corruption legislation in the legal relations for the transfer of securities to trust management in such countries as the USA, Canada, Albania and Chile, as they have comprehensively developed the legal regulation of the institution of trust management of property of civil servants. Conclusions: the paper contains specific proposals for the implementation of foreign legislation into the current legislation of Russia, namely the establishment of a special state trust (trustee), the consolidation of his legal status, the possibility of prohibiting officials from owning and using their assets in a separate regulatory legal act of the federal level.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2024
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