Возможности применения зарубежного опыта для совершенствования антикоррупционного законодательства Российской Федерации в системе государственной службы
Notice bibliographique
Résumé
Как известно, Россия продолжает оставаться страной с высоким уровнем коррупции, в отличие от ряда стран Северной Европы и Канады. Данная статья — это попытка изучения опыта противодействия коррупции в системе государственной службы указанных стран. Методы противодействия взяточничеству в названных странах складывались десятилетиями, приносят положительные результаты и вполне могут быть восприняты российским государством и обществом. Автор отмечает, что борьба с коррупцией в системе государственной службы должна носить системный характер, как и совершенствование законодательства в этой сфере. Необходимы оптимизация антикоррупционных методов борьбы с данным негативным явлениям, воспитание неприятия коррупции в обществе с раннего возраста, развитие реальных демократических институтов, широкое и «без купюр» освещение в СМИ проявлений коррупции на госслужбе как на федеральном, так и на региональном уровне. As you know, Russia continues to be a country with a high level of corruption, unlike a number of countries in Northern Europe and Canada. This article is an attempt to study the experience of combating corruption in the public service system of these countries. Methods for combating bribery in these countries have evolved over decades, bring positive results and may well be accepted by the Russian state and society. The author notes that the fight against corruption in the civil service should be systemic, as well as the improvement of legislation in this area. It is necessary to optimize anti-corruption methods of combating these negative phenomena, to nurture the rejection of corruption in society from an early age, to develop real democratic institutions, and to widely and “uncut” media coverage of manifestations of corruption in the civil service both at the federal and regional levels.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,156 | 0,018 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».