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Enregistrement W4414595108 · doi:10.17803/2713-0533.2025.3.33.635-666

Criminal Offenses in Public Procurement in Albania: A Legal and Institutional Analysis

2025· article· en· W4414595108 sur OpenAlexaff
Mirela Kapo, Silva Ibrahımı, A. Braha

Notice bibliographique

RevueKutafin Law Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal principles and applications
Établissements canadiensCanadian Association of Psychosocial Oncology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLanguage changeProcurementEnforcementLaw enforcementCall for bidsAuditCriminal lawMoney laundering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research paper examines the pervasive issue of corruption in public procurement in Albania, highlighting its detrimental impact on the economy and the integrity of state institutions. Through a comprehensive analysis, the study identifies various forms of corruption prevalent in public procurement, including manipulated offers, bribery, and favoritism, and quantifies the economic losses attributed to these illegal practices. The paper delves into the legal framework governing public procurement, particularly focusing on the criminal offenses outlined in the Albanian Criminal Code, including Art. 258, which addresses the violation of equality among participants in tenders and public auctions. The study elucidates the role of the Special Structure against Corruption (SPAK) in combating corruption and the challenges faced in effectively prosecuting these offenses. The findings underscore the need for robust strategies to enhance transparency, accountability, and enforcement mechanisms within the procurement sector. Furthermore, the research proposes several recommendations aimed at improving the legal framework, increasing auditing capabilities, and fostering collaboration between enforcement authorities and civil society to curb corruption in public procurement. Ultimately, the study emphasizes the necessity for ongoing reforms to ensure the integrity and effectiveness of Albania’s public procurement system in alignment with European Union standards.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,314 · 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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