Does Convergence in Regulation Lead to Convergence in Practice? The Case of Dissident Proxy Contests in Canada
Notice bibliographique
Résumé
In this chapter we look at the question of convergence in corporate governance by evaluating dissident proxy proposals in Canada. We build on earlier research on the dynamics of dissident proxy initiatives in the US (David, Bloom, and Hillman, 2007) and in Canada (Bates and Hennessy, 2010), with a detailed evaluation of the actors who file and respond to dissident proxy proposals. What does convergence mean in this context? From a regulatory and legal perspective, corporate governance in Canada is very similar to the US, with a shared Common Law heritage as former colonies of Great Britain. Yet important differences also exist. Canada has much smaller capital markets organized around provincial regulatory agencies. Publicly-held corporations in Canada are concentrated in fewer sectors, and large Canadian corporations are, on average, much smaller than large US corporations. Canadian regulations have enabled families to control corporations with supermajority voting shares. Founders and heirs who serve as executives are regularly featured in the Canadian business press, as are executives at large institutions. The discourse around corporate governance in the Canadian business press reflects the proximity of the US and exposure to print and broadcast media creating a ration-ale for convergence around codes for corporate governance (Enrione, Mazza, and Zerboni, 2006). These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,038 | 0,036 |
| Communication savante | 0,019 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».