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Enregistrement W7058003479

La prévention et la détection de fraude dans les organismes sans but lucratif au Canada

2017· other· fr· W7058003479 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2017
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational trainingEthnic discriminationProduction model
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'objectif de ce mémoire est d'examiner les moyens de prévention et de détection de fraude dans les organismes sans but lucratif au Canada. Plus spécifiquement, il se consacre à proposer un cadre conceptuel de différents moyens disponibles à ces organismes pour protéger leurs ressources et préserver leur légitimité. Le cadre conceptuel met en avant un modèle combinant quatre catégories de contrôles qui impliquent tous les niveaux hiérarchiques de l'organisme. Pour vérifier la pertinence de ce modèle, quatorze entrevues ont été menées avec des dirigeants dans onze organismes sans but lucratif. Les résultats indiquent que malgré le rôle essentiel des contrôles financiers habituels, ils ne sont qu'une composante dans la démarche de prévention et la détection de la fraude. En effet, les résultats montrent que d'autres facteurs sont importants. La promotion de l'éthique par les ressources humaines encourage l'intégrité et limite les comportements répréhensibles. Les employés qui s'impliquent dans les procédures et tirent l'alarme en présence de comportements douteux participent aussi à la protection de l'organisme. Enfin, les administrateurs qui s'impliquent dans la gestion de l'organisme et posent les bonnes questions sont la clé de succès de toute politique de contrôle. Grâce au modèle développé et aux recommandations mises en lumière, ce mémoire offre une solution globale aux organismes sans but lucratif pour lutter contre la fraude. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Organismes sans but lucratif, tiers secteur, fraude, prévention et détection de fraude, lutte contre la fraude, reddition de compte, gouvernance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2017
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