Droit, gouvernance d’entreprise et efficience des marchés financiers
Notice bibliographique
Résumé
Dans un marché financier efficient, la théorie économique classique soutient qu’il appartient d’abord aux investisseurs de sanctionner, par une réduction du prix des titres, les problèmes de gouvernance d’entreprise. Au cours des dernières années, les autorités canadiennes en valeurs mobilières (ci-après «ACVM») ont mis en place différentes mesures pour améliorer la gouvernance d’entreprise au Canada, en s’appuyant sur l’efficience informationnelle des marchés financiers. Le présent texte étudie les principales mesures qui ont été adoptées et explique certaines relations entre ces mesures et la théorie économique. D’abord, il présente certains principes économiques fondamentaux portant sur l’efficience informationnelle des marchés financiers et les effets de cette dernière sur la gouvernance d’entreprise. Ensuite, il analyse des mesures prises par les ACVM en ce qui a trait à la gouvernance d’entreprise. Ces initiatives touchent, d’une part, le renforcement de l’obligation d’information par l’inclusion d’éléments de divulgation sur la structure de gouvernance. D’autre part, elles intègrent une nouvelle réglementation pour améliorer la qualité et la fiabilité de l’information comptable. L’approche réglementaire des ACVM est commentée à la lumière des limites théoriques qui sous-tendent l’hypothèse des marchés financiers efficients. L’étude souligne notamment les limites quant au respect des divulgations en matière de gouvernance et à la rationalité des investisseurs chargés de sanctionner les lacunes au chapitre de la gouvernance d’entreprise.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».