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Enregistrement W7118005557 · doi:10.1007/978-3-032-06360-1_8

Geopolitics of State Capture: Systemic Corruption as a Professional Service

2025· book-chapter· en· W7118005557 sur OpenAlexaff
Nicholas Donaldson, Christian Leuprecht

Notice bibliographique

RevueEuropean yearbook of international economic law · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Illicit Activities, and Governance
Établissements canadiensRoyal Military College of CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeopoliticsState (computer science)Corporate governanceAuthoritarianismPoliticsLanguage changeLeverage (statistics)State of exceptionFinancial crisisPublic service

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter explores the geopolitical implications of systemic corruption by way of state capture. No longer a mere byproduct of weak governance, illicit gains from state capture have become an instrument of geopolitical leverage that large authoritarian states such as Russia and China use to project power and influence. State capture characterises a system where private interests collude to shape laws, policies, and regulations for their personal benefit by subverting public institutions. State capture endures due to systemic failures in domestic and international legal regimes and is exacerbated by economic globalisation, which enables transnational illicit financial flows associated with state capture. Case studies of South Africa under Jacob Zuma and the Eastern European Laundromat illustrate how financial institutions, corporate service providers, and public relations firms broker illicit influence. These professional enablers exploit legal asymmetries and regulatory gaps to launder wealth, obscure ownership, and legitimise corrupt regimes. The chapter reframes state capture as a political modality: a dynamic, transnational instrument of geopolitical competition that capitalises on an architecture of global finance and governance whose inadequate and inconsistent regulatory frameworks, notably FATF’s gatekeeper model, foster rampant non-compliance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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