Out of Place and Out of Line: Positioning the Police in the Regulation of Financial Markets
Notice bibliographique
Résumé
In November of 2003, the Royal Canadian Mounted Police launched a major initiative to combat securities fraud in Canada. Spurred by the Enron scandals in the United States, this involved the establishment of a series of specialized white‐collar crime units with the express mandate of investigating serious cases of securities fraud and protecting investors from the worst of the market's abuses. After four years of activity, these units have produced little in the way of tangible results and have been widely criticized in legal, financial, and regulatory communities. Drawing on thirty‐five interviews with members of these units, as well as outside stakeholders including Crown Attorneys and private litigators, this article examines the activities of these Integrated Market Enforcement Teams and highlights a number of barriers to the successful execution of their designated mandate. While factors such as procedural restrictions and limited expertise are certainly relevant, this analysis reveals that the IMET teams are more fundamentally constrained by their position in a broader regulatory field. Understanding this field, and its unique structure and politics, is essential in coming to terms with both the possibilities and limitations of securities enforcement in an increasingly complex financial world.
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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 | 0,014 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,043 |
| Communication savante | 0,021 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».