La prévention de la fraude des salariés par des pratiques éthiques de management
Bibliographic record
Abstract
A en croire une étude canadienne, la fraude interne amputerait de 5% le chiffre d’affaires des entreprises. Si le contrôle interne est la voie privilégiée pour s’en protéger, Anne Sachet-Milliat défend ici l’idée qu’un management éthique de la part de l’entreprise réduit également l’ampleur de la fraude commise par les salariés. Une thèse inspirée par la sociologie du crime américaine qui insiste sur la pression, intentionnelle ou non, de l’organisation sur le comportement des salariés qui la composent. L’auteur avance alors des solutions de management devant permettre de prévenir la fraude au sein des entreprises : des techniques de recrutement éthiques, une sensibilisation accrue des salariés autour des chartes éthiques, une politique de rémunération équitable ou encore la création d’une fonction conformité sociale chargée de contrôler l’application des normes éthiques au sein de l’entreprise. Une démonstration convaincante que l’éthique d’entreprise peut servir les intérêts de la Sûreté.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.013 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".