Avaliação de risco de corrupção: a percepção de coordenadores das Redes Estaduais de Controle da Corrupção
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Alagoas (UFAL) |
Texto Completo: | http://www.repositorio.ufal.br/handle/riufal/6633 |
Resumo: | This research analyzes the perception of the State Corruption Control Network (RECC) Coordinators' perception of factors that facilitate or hinder the adoption of a corruption risk assessment (ARC) approach in planning their actions. This is a qualitative and exploratory research based on the Grounded Theory methodology. Data collection was performed through semi-structured interviews with RECC Coordinators, and triangulated with the opinions of other anti-corruption experts. Data processing and analysis were performed with the support of the MAXQDA 2018 qualitative analysis software. As a result, 121 codes and their concepts were identified, related to facilitating, limiting and technical requirements for the adoption of an ARC action in the planning. RECC. In axial coding, such codes have been collapsed into the following categories: "Information, Actors, Process, Product, and Trust in the Network Environment." The “Trust” category has emerged as the central category for RECC actions and the functioning of these Networks. As for an ARC approach, compatible with the actions developed in the RECC, the result presented by the “Product” category indicates that a “cascade” approach involving more than one ARC approach or typology would be more appropriate. However, the category “Actors” points to the lack of qualification of the staff and the need for training in order to develop the technical skills necessary to carry out Corruption Risk Assessment actions in the Control Networks. |
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Avaliação de risco de corrupção: a percepção de coordenadores das Redes Estaduais de Controle da CorrupçãoCorruption Risk Assessment: the perception of State Corruption Control Network CoordinatorsCorrupçãoCorrupção – ControlePrevenção à corrupçãoRedes Estaduais de Controle da CorrupçãoCorruptionCorruption - ControlRisk assessment of corruptionPrevention of corruptionState Corruption Control NetworksCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::ADMINISTRACAO PUBLICAThis research analyzes the perception of the State Corruption Control Network (RECC) Coordinators' perception of factors that facilitate or hinder the adoption of a corruption risk assessment (ARC) approach in planning their actions. This is a qualitative and exploratory research based on the Grounded Theory methodology. Data collection was performed through semi-structured interviews with RECC Coordinators, and triangulated with the opinions of other anti-corruption experts. Data processing and analysis were performed with the support of the MAXQDA 2018 qualitative analysis software. As a result, 121 codes and their concepts were identified, related to facilitating, limiting and technical requirements for the adoption of an ARC action in the planning. RECC. In axial coding, such codes have been collapsed into the following categories: "Information, Actors, Process, Product, and Trust in the Network Environment." The “Trust” category has emerged as the central category for RECC actions and the functioning of these Networks. As for an ARC approach, compatible with the actions developed in the RECC, the result presented by the “Product” category indicates that a “cascade” approach involving more than one ARC approach or typology would be more appropriate. However, the category “Actors” points to the lack of qualification of the staff and the need for training in order to develop the technical skills necessary to carry out Corruption Risk Assessment actions in the Control Networks.Esta pesquisa analisa a percepção dos Coordenadores das Redes Estaduais de Controle da Corrupção (RECC) sobre fatores que facilitam ou dificultam a adoção de uma abordagem de avaliação de riscos de corrupção (ARC) no planejamento de suas ações. Tratar-se de pesquisa qualitativa e exploratória, baseada na metodologia da Grounded Theory, a coleta de dados foi realizada através de entrevistas semiestruturadas junto aos Coordenadores de RECC, e trianguladas com opiniões de outros especialistas em anticorrupção. O processamento e análise dos dados foi realizado com o apoio do software de análise qualitativa MAXQDA 2018. Como resultado, foram identificados 121 códigos, e respectivos conceitos, relacionados a fatores facilitadores, limitadores e requisitos técnicos para a adoção de uma ação de ARC no planejamento das RECC. Na codificação axial, tais códigos foram colapsados nas seguintes categorias: “Informações, Atores, Processo, Produto e Confiança no ambiente da Rede”. A categoria “Confiança” emergiu como a categoria central da realização de ações das RECC e do próprio funcionamento destas Redes. Quanto à uma abordagem de ARC, compatível com as ações desenvolvidas nas RECC, o resultado apresentado pela categoria “Produto”, indica que uma abordagem em “cascata”, envolvendo mais de uma abordagem ou tipologia de ARC, seria mais adequada. Entretanto, a categoria “Atores” aponta a deficiência de qualificação do pessoal e a necessidade de ação de capacitação com objetivo de desenvolver habilidades técnicas necessária para a realização de ações de Avaliação de risco de corrupção nas Redes de Controle.Universidade Federal de AlagoasBrasilPrograma de Pós-Graduação em Mestrado Profissional em Administração Pública em Rede NacionalUFALCosta, Antonio Carlos Silvahttp://lattes.cnpq.br/2370112735730975Dantas, Anderson de Barroshttp://lattes.cnpq.br/5746362792333415Nascimento, Roberto Sérgio dohttp://lattes.cnpq.br/1325557671064860Siqueira, Paulo Henrique de LimaSantos, Jose Janaildo dos2020-02-11T19:19:59Z2020-01-202020-02-11T19:19:59Z2019-10-24info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSANTOS, Jose Janaildo dos. Avaliação de risco de corrupção: a percepção de coordenadores das redes estaduais de controle da corrupção. 2020. 190 f. 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