Notice bibliographique
Résumé
In the last few years the US and Canada have suffered low rates of economic growth and associated higher levels of unemployment. These problems seem to have reinvigorated a push by industry, governments and policy makers to consider ways to foster the growth of businesses, and, in particular, small to medium enterprises (SMEs). For example, in 2012 the US Congress passed legislation to amend the Securities Act 1933 to ease restrictions on the capital raising activities by SMEs. Some Canadian regulators are also considering whether restrictions on capital raising by SMEs should be relaxed by, for example, expanding the existing offering memorandum prospectus exemption to all provinces. This exemption, permitted in some, but not all, Canadian provinces, provides a method by which SMEs can raise capital by issuing securities without complying with the more onerous requirements of preparing and filing a prospectus. Given this current debate about whether restrictions on capital raising activities by SMEs should be eased, this article examines the history of this offering memorandum prospectus exemption in Canada, and, drawing upon some data filed with a number of Canadian securities regulators, considers how it is currently being utilized.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,010 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».