[#Infographie] Les affaires de corruption dans le sud…
News Article
Published on September 6, 2016 by Claire-Marie Foulquier-Gazagnes
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Pourquoi une telle base de données?
A ce jour, il n’existe pas en France de base de données publique recensant les condamnations pour corruption ou autres atteintes à la probité. Il est donc très difficile d’avoir une vision précise des formes que prend la corruption en France, des catégories de personnes et des régions les plus touchées, ou encore des sanctions prononcées.
Avoir accès à ce type de données est pourtant essentiel pour savoir quels sont les domaines, régions et catégories de personnes les plus vulnérables et, ainsi, éclairer l’action des acteurs de la lutte contre la corruption (pouvoirs publics, citoyens, ONG, médias).
Dans cette optique, Transparency International France, grâce à l’action de ses membres bénévoles, a créé une base de données recensant les condamnations prononcées par la justice française, parues dans la presse.
Open Data et crowdsourcing
En l’absence de données centralisées et publiques, la cartographie ne recense que les condamnations relatées dans la presse et qui ont été identifiées par les bénévoles de l’association (lire aussi la méthodologie).
Pour rendre cette base de données la plus exhaustive possible, nous avons besoin de vous pour connaître les condamnations qui n’ont pas fait l’objet d’un traitement dans la presse nationale ou qui n’apparaissent pas encore sur notre carte.
Cet outil s’inscrit dans une démarche de soutien à l’open data (ouverture des données publiques). Ce site est donc en accès libre et utilisable par tous, et les données et statistiques sont librement téléchargeables.
Utilisations possibles
En consultant les données de cette cartographie, vous pourrez notamment :
Plus globalement, cet outil permet de mieux rendre compte de l’action de la justice française en matière de lutte contre la corruption.
August 23, 2016
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News Article
Published on September 6, 2016 by Claire-Marie Foulquier-Gazagnes
There are no community resources for this dataset yet.
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579a327388ee385e59d73ff6
July 28, 2016
Biweekly
August 23, 2016
French town
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