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Enregistrement W7104443614 · doi:10.71781/23249

Les courtiers immobiliers : des gardiens mandatés pour lutter contre le blanchiment d’argent

2024· dissertation· fr· W7104443614 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2024
Typedissertation
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueFacilities and Workplace Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgrégationSelf representationMedium term

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le secteur immobilier est identifié comme l’un des secteurs les plus à risque de blanchiment d’argent. Or, le niveau de surveillance dans ce secteur demeure insuffisant. En considérant les courtiers immobiliers comme des gardiens de ce secteur, cette étude explore la manière dont ceux-ci exercent et perçoivent leur rôle en tant qu’entité déclarante dans la lutte contre le blanchiment d’agent. Pour mener à bien cette étude, une approche mixte a été adoptée, combinant 33 répondants d’un questionnaire et huit entretiens menés avec des courtiers immobiliers québécois. Après des analyses descriptives et thématiques, il apparaît que les courtiers immobiliers peinent à s’approprier pleinement leur rôle de gardien, notamment en raison de nombreux facteurs, tels que leur compréhension du risque, leur adhésion aux normes éthiques et professionnelles et leur capacité à agir. Ensuite, les courtiers immobiliers sont susceptibles d’être confrontés à une dynamique contradictoire entre leur rôle de gardien et leur approche commerciale vis-à-vis de leurs clients, en raison de certaines démarches de vérification allant à l’encontre du modèle d’affaires. Parallèlement, les résultats ont mis en évidence une certaine zone grise dans la gestion du risque, qui pousse parfois les courtiers à éluder les risques. En outre, les courtiers immobiliers perçoivent le blanchiment d’argent comme peu probable dans leur réalité quotidienne et se réfèrent à des aspects sensationnalistes du sujet pour détecter des opérations douteuses. En définitive, il semble nécessaire d’évaluer l’intérêt de collecter systématiquement des données sur les transactions pour développer des algorithmes de détection spécifiques au secteur immobilier.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,202 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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