Money Laundering and the Globalisation of Informal Value Transfer Systems (IVTS)
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.
Notice bibliographique
Résumé
Informal value transfer system (IVTS) broker networks have expanded globally, facilitating money laundering and terrorist financing. These systems are frequently synonymised with serious and organised crime and unregulated activity, including drug cartels, human trafficking, and tax evasion. However, most IVTS provide legitimate services that can aid humanitarian causes in remote and developing communities, lower poverty, support social welfare, and reduce the risk of war. This research aimed to contextualise the development of criminal IVTS and the concomitant anti-money laundering challenges, using theoretical frameworks of globalisation and bureaucratisation to inform future IVTS antimoney laundering, intelligence-led, and human rights-compliant policing policies. A qualitative approach was employed to achieve this aim, utilising empirical data from ideographically styled, semi-structured qualitative interviews of informed experts, combined with an extensive review of relevant literature. The findings provide an in-depth and unique insight, partly because the research was carried out by an experienced UK law enforcement financial investigator with first-hand exposure to complex money laundering and access to the knowledge and experience of recognised subject matter experts. The research was also supported by exclusive contributions from Dame Lynne Owens, Director General of the National Crime Agency (2016-2021), made in communique with the author. In summary, this research found, firstly, that the globalisation of IVTS networks has added complexity, transactional distance, and jurisdictional hurdles to money laundering investigations, putting them beyond the scope of most routine policing responses and knowledge; and, secondly, that denying or disrupting IVTS remittance providers in one jurisdiction can undermine innocent people's human rights in another.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle