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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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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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