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Enregistrement W2091456188 · doi:10.7202/1026921ar

Les défis du traitement équitable des consommateurs

2014· article· fr· W2091456188 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Anne-Marie Poitras

Notice bibliographique

RevueRevue générale de droit · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les secousses qu’ont traversées les organismes du secteur financier à l’échelle mondiale ont ébranlé la confiance des consommateurs, mais cette crise a aussi permis aux régulateurs de redéfinir leur approche de surveillance et leurs attentes en matière de protection des intérêts des consommateurs. Cette démarche a également mis l’accent sur les responsabilités des consommateurs, qui doivent mieux s’informer avant de se procurer des produits et services financiers. Dans un premier temps, cet article tracera un bilan de l’évolution de l’encadrement des pratiques commerciales du secteur financier, tant sur le plan international que national, en présentant notamment certaines initiatives de l’Autorité des marchés financiers au Québec. Dans un deuxième temps, nous présenterons les principaux défis auxquels les institutions financières devront faire face lorsqu’elles décideront de se conformer au principe de traitement équitable des consommateurs et de l’intégrer dans leur culture organisationnelle. Nous verrons également que les institutions financières devront peut-être revoir un certain nombre de processus et de façons de faire pour favoriser une communication, une transparence et une efficacité accrues dans leurs relations avec leurs clients, ainsi qu’une plus grande cohérence organisationnelle. Enfin, nous tenterons de dégager quelques constats et pistes de réflexion en vue de permettre aux institutions financières de mieux comprendre le principe du traitement équitable des consommateurs et d’y voir une occasion d’être perçues comme des entreprises qui ont les intérêts de leurs clients à cœur.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,245 · 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'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

Citations0
Publié2014
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