Les faits de corruption à l’échelle internationale : le rôle des pouvoirs publics canadiens et des outils de soft law
Bibliographic record
Abstract
Toute action efficace visant la corruption internationale requiert l’établissement en infraction pénaledes comportements visés et la mise en oeuvre de mesures répressives destinées à rendre ces pratiquesmoins attractives. C’est le modèle qu’a instauré, en 1998, le Canada, en adoptant la Loi sur la corruption des agentspublics étrangers et en modifiant, en 2004, le Code criminel afin que la responsabilité des organisations soit désormaisétablie en fonction des actes et des intentions de leurs « cadres supérieurs ». De façon parallèle, différentsorganismes multilatéraux (l’OCDE, l’ONU, le G20) ont élaboré au fil des ans des normes anticorruption afinde promouvoir de meilleures pratiques en matière de responsabilité sociale au sein des entreprises multinationales.Mais au-delà de l’adoption d’une régulation étatique, multilatérale ou internationale, le succès de la lutteà la corruption paraît également résider dans l’adoption, au sein même des organismes et des entreprises activesà l’échelle internationale, d’une politique de conformité et d’un système de gestion interne dont l’objet est deprévenir, détecter et lutter contre les faits de corruption. Cela requiert plus largement de modifier la consciencedes acteurs sociaux en favorisant l’instauration d’une culture organisationnelle plus éthique, du haut en bas del’entreprise, mais aussi plus transparente autant du côté des opérateurs économiques que des pouvoirs publics.
Stored with the screening record, where it is evidence for the labels above.
How this classification was reachedexpand
The three-model screen
all 5,600 screened works →All three models called this out of scope.
Analysis of Canadian anti-corruption law and corporate soft-law compliance; governance of business, not of research.
This legal analysis concerns international corruption regulation, not research.
Legal analysis of international corruption control and Canadian soft-law tools, not research governance.
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.001 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".