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Enregistrement W1508714553 · doi:10.34989/swp-2006-32

Governance and the IMF: Does the Fund Follow Corporate Best Practice?

2021· preprint· en· W1508714553 sur OpenAlexaff
Eric Santor

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Financial Crisis and Policies
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceBusinessAccountingFinancial systemFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The governance challenges facing the International Monetary Fund (IMF) are not simply limited to representation and voice, and the associated question of quota allocation. The author identifies governance issues that hitherto remained largely ignored by the literature and policy-makers alike. Specifically, he examines the governance issues that arise when (i) one or more shareholders hold controlling voting blocks, and (ii) principal-agent problems exist between the Executive Board and the Managing Director. Furthermore, these typical governance issues are compounded by the specific characteristics of IMF governance, such as consensus decision making, the lack of clear fiduciary duty on the part of the Executive Board, and the lack of separation between the Executive Board and the Managing Director. The author then attempts to quantify the extent to which the IMF's governance structure deviates from corporate best practice. Unsurprisingly, he finds that the IMF does not follow best practice. The author offers several proposals for governance reforms, including that the IMF should implement a form of "constrained discretion." Under this framework, the Executive Board would set the objectives and rules for the IMF on an annual basis. The Managing Director and the staff would be free to pursue these objectives, conditional on the rules. These respective reforms would improve accountability and hence the legitimacy of the IMF.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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