Rethinking Enforcement and Litigation in Ontario Securities Regulation
Notice bibliographique
Résumé
The Ontario government has recently made changes to provincial securities law that are aimed at more effective enforcement. For example, statutory civil remedies are now available to investors in actions involving misrepresentation or inadequate disclosure in the secondary market. A broader range of sanctioning options has also been made available to the Ontario Securities Commission. The author explores the factors contributing to these developments, identifies recent controversies surrounding the Commission's enforcement activities, and evaluates the effectiveness of different approaches to enforcement. The author reviews policy issues surrounding enforcement through public, criminal and quasi-criminal sanctions, as well as civil remedies, and places these issues in the context of academic legal debate. She considers administrative law principles in the context of issues in securities enforcement, such as apprehension of bias, “judicialization" of Commission hearings, and the diversity of enforcement efforts across Canada. She then considers whether regulations should be oriented to deterring violations or creating incentives for compliance. She notes that current incentives to comply with securities regulations may have little influence on employee and firm behaviour in a competitive business environment. Enforcement mechanisms aimed at deterrence may therefore be less effective than those seeking to encourage compliance with regulations. Since the provisions recently added to the Ontario Securities Act are aimed at deterrence rather than compensation, she then discusses whether private enforcement mechanisms, such as the statutory civil remedies available under that Act, are preferable to public enforcement mechanisms. The author concludes that public and private mechanisms may be interdependent and could together achieve effective securities regulation.
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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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,016 |
| Communication savante | 0,013 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 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 ».