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Enregistrement W4414340904 · doi:10.30525/2256-0742/2025-11-3-402-408

WHISTLEBLOWER INCENTIVISATION SCHEMES FOR OBLIGED ENTITIES UNDER ANTI-MONEY LAUNDERING LEGISLATION

2025· article· en· W4414340904 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBaltic Journal of Economic Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSecurities Regulation and Market Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoney launderingLegislationDue diligenceIncentiveLanguage changeOrder (exchange)Financial transactionDelegationObligation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relevance of the research is derived from the observation that the imposition of a mandatory obligation on designated entities to undertake due diligence in order to detect and report suspicious transactions and perform other activities under anti-money laundering and terrorist financing legislation without allocating public funds as a basis for these activities of designated entities does not align with the generally accepted principles governing the delegation of governmental functions. The central proposition of the article is that this flaw could be partially remedied by providing monetary incentives to obligated entities by paying them a reward for properly fulfilling their duties to identify suspicious financial transactions and notify the financial intelligence unit about such transactions. The article examines the legislation and experience of the countries with the longest and most meaningful experience of whistleblower incentive schemes: Lithuania, the Republic of Korea, the United States of America and the Canadian province of Ontario. It is evident that there is an emerging trend of widespread and effective utilisation of whistleblowing incentive programmes, which are designed to combat complex financial crimes in specific domains of the public sector. These programmes have been implemented in various sectors, including capital markets, commodity markets, tax debt collection, anti-trust activities, corruption prevention, and the fight against money laundering and terrorism financing. Consequently, the establishment of a framework for remunerating obliged entities in accordance with their satisfactory fulfilment of their duties to identify suspicious financial transactions and notify a financial intelligence unit of them is hereby proposed. The amount of the reward is calculated at between 15 and 30 per cent of the base amount, which may include the sums of funds of illegal origin, penalties for failure to ensure proper organisation and/or conduct of due diligence, or other relevant amounts. The right to receive the reward is to arise at the time of collection/return by government agents of funds of illegal origin in criminal proceedings initiated upon notification by the obligated entity.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,269 · 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