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Enregistrement W4412642329 · doi:10.6000/1929-4409.2025.14.14

Rethinking Crime, Harm, and Corporate Responsibility: Lessons from the Post Office Scandal

2025· article· en· W4412642329 sur OpenAlexvenueno aff
Alisse Drew-Griffiths

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRegulation and Compliance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmCriminologyBusinessLawPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Post Office Scandal is recognised as one of the most significant miscarriages of justice in British legal history. Using a conceptual review grounded in Zemiological theory this article explores the scandal, arguing that traditional frameworks of criminology fail to capture the full scope of corporate crime. The article begins by tracing the origins of the scandal to the flawed implementation of the Horizon IT system, examining how institutional failures by Fujitsu, the Post Office and the UK Government enabled two decades of systemic injustice. It then applies the theory of Zemiology to challenge dominant constructions of crime, highlighting how the pursuit of profit and poor corporate governance permitted a range of ontological harms to sub-postmasters. The role that inadequate safeguarding in private prosecutions played in the scandal is then considered, drawing comparison to the practices of the RSPCA. Lastly, the article considers the enduring legacy of the scandal and questions whether institutional trust can be rebuilt. The article concludes that whilst reparations and reforms have been made, the Post Office Scandal has caused irreparable damage to the integrity of trusted institutions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,483
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
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