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Enregistrement W7117532162 · doi:10.54536/jpp.v2i1.6305

Anti-Corruption Institutions without an Anti-Corruption Curve: Assessing Ghana’s Governance Architecture, 2019–2025

2025· article· W7117532162 sur OpenAlexaff
Kwesi Botchwey, Mabel Korsah Cunninghama

Notice bibliographique

RevueJournal of Policy and Planning · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCorruption and Economic Development
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPayrollTransparency (behavior)Corporate governanceLanguage changeAuditGood governancePublic institution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ghana has expanded its anti-corruption efforts from 2019 to 2025 in ways that, in theory, should lead to an apparent decrease in corruption levels and an increase in global governance scores. The establishment and operation of the Office of the Special Prosecutor (OSP), the activation of the Right to Information (RTI) Commission, and repeated audits of payroll and public financial management (PFM). The ongoing presence of the Auditor-General, EOCO, CHRAJ, and Parliament’s Public Committee all suggest a growing network of accountability. However, Transparency International’s Corruption Perception Index (CPI) shows Ghana remaining between 42 and 43 points out of 100 for most of this period, dropping to 42 in 2024. Citizen data from Afrobarometer also indicates declining trust in key public institutions. This paper explores this paradox. Through qualitative analysis of official reports, survey data, and secondary literature on African anti-corruption agencies, it argues that Ghana’s issue is not a lack of institutions but a weak capacity to turn investigations, audits, and administrative findings into visible, enforceable outcomes. The paper recommends shifting from creating many institutions to strengthening and consolidating existing ones. It suggests that performance-based funding, RTI–budget integration, and judicial expedited processing of OSP cases are the next steps for Ghana’s governance reform.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,334 · 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.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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