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Enregistrement W2063968927 · doi:10.7202/038656ar

L’impact de la culture sur le crédit, les institutions de financement et le droit de la faillite : quelques réflexions sur le cas canadien

2009· article· fr· W2063968927 sur OpenAlexaffvenueabout
Jean-Luc Bilodeau

Notice bibliographique

RevueMcGill Law Journal · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Un triple clivage caractérise la société canadienne : le partage du pouvoir de légiférer entre le niveau fédéral et les provinces ; le bijuridisme, avec la présence d’une province de droit civil, le Québec, parmi des provinces de common law ; et le bilinguisme. En interagissant subtilement avec la culture et les valeurs particulières du Québec et des autres provinces, ces caractéristiques influencent les conceptions qu’ont les citoyens du crédit, des institutions de financement et de la faillite. À partir de données statistiques, l’auteur présente un aperçu de ses réflexions sur certaines différences au sein du Canada quant aux habitudes de crédit et au rôle des institutions financières. Il estime que les différences de comportement relevées s’expliquent non seulement par des motifs juridiques, mais également par des aspects historiques et culturels. Ainsi, alors que les règles juridiques applicables aux banques et à la faillite s’appliquent uniformément au Canada, les Québécois adoptent des comportements d’épargne, de recours au crédit et d’insolvabilité différents. Ils utilisent plus fréquemment les coopératives de crédit, dont le fonctionnement repose sur des préceptes de solidarité et dont le mode de contrôle coopératif coïncide avec certaines valeurs québécoises. Les Québécois connaissent également un nombre croissant de faillites, dont la source semble résider, comme dans le reste du Canada, dans des transformations démographiques et sociales mélangeant droit, culture et valeurs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0080,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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