Governing Finance: Global Imperatives and the Challenge of Reconciling Community Representation with Expertise
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although the regulation of financial institutions and global markets has been subject to extensive research and policy practice, regulation often comes second to governance: regulation cleans up failures of governance in the management and performance of private financial institutions and markets. There are two theories of the nature and practice of governance; one emphasizes its functional performance, whereas the other emphasizes its political foundations. In this article, I suggest that best practice seeks to reconcile functionalism with community representation and that representation is a virtue in its own right and need not be seen as antithetical to functional efficiency. To sustain these arguments, I note the distinctive characteristics of financial decision making under risk and uncertainty, using simple examples to underscore the benefits of good governance. I then present criteria for well‐governed financial institutions, specifically public and private pension funds, with implications for best practice as illustrated by four case studies of funds from Canada, Europe, and the United States. The final section considers the lessons of these case studies for the design of sovereign wealth funds and raises questions as to whether there are limits to reconciliation, given the acceleration of global financial integration.
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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 | 0,035 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,064 |
| Communication savante | 0,016 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 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 ».