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Enregistrement W7144303381 · doi:10.18901/00000190

A Research Report on How Japanese Companies Deal with the Issue of Facilitation Payments

2009· article· ja· W7144303381 sur OpenAlexaboutno aff
徹 梅田, Toru Umeda

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repositories DataBase (IRDB) · 2009
Typearticle
Langueja
DomaineEngineering
ThématiqueStonefly species taxonomy and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsidiaryPaymentScope (computer science)ConventionState (computer science)Parent companyInvestment (military)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A small payment usually made to speed up customs clearance or the issuance of a license, a practice widely seen in some of developing countries, is called a facilitation payment (FP). Opinions differ over the permissibility of FPs: some say they are a kind of bribe, and so should be eradicated, while others, especially businesses operating in developing countries, argue that they are so prevalent that they find it difficult to resist the practice without damaging their normal business operations. Although the parties to the OECD Anti-bribery Convention have now legislated to regulate foreign bribery, state practices on how to deal with FPs also vary: some parties, including the US, Canada, and Australia, put FPs outside of the scope of regulation, while other parties regulate them. With these issues in mind, the author conducted two separate surveys on FPs in 2007 and 2008 to get a rough picture of how Japanese companies and their overseas subsidiaries try to handle the issue, and how pervasive the practice of FPs are in some Asian countries, This paper mainly reports the findings of the first survey targeting 950 Japanese companies doing business abroad, The survey aims to discover to what extent Japanese companies have incorporated measures to prevent their employees from engaging in foreign bribery, as well as providing a rough picture of how they try to address any FP problems they might face. One of the findings is that more than 40 percent of respondents do not prohibit foreign bribery in their code of conduct, and only a handful of companies have a clear policy on how to handle FPs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,649
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSans objet
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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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