On Lemons and Leather: Liability for Misrepresentations of Forward-Looking Information under Ontario Securities Law
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION• In a. recent landmark case, Kerr v. Danier Leather, 1 the Supreme Court of Canada considered the potential liability of a corporation that issued a prospectus containing a forecast of performance that was. at least arguably, misrepresenta tive of the company's prospects at the time purchasers bo'ugh t shares.The basic facts of the case are as follows.The shares of Danier Leather were sold in an lPO.The associated prospectus contained a forecast.Prior to the closing of the IPO, Danier's internal analysis revealed that unseasonably warm weather had dampened sales thus raising a question of whether the forecast in the prospectus would be met.Danier did not disclose that sales had been lagging and closed the !PO without an update to the forecast in the prospectus.A strong promotion resulted in the forecast being substantial1y met in the end.The trial judge found Danier liable for making a misrepresentation in its prospectus, and the Ontario Court of Appeal reversed.While not accepting all of the Court of Appeal's analysis, the Supre1ne Court upheld its finding and dismissed the appeal.The case has been controversial, as perhaps exemplified by the fact that three courts that considered the legal questions underlying the relevant dispute took three very different approaches to their resolution.The case raises two contentious questions: is there an obligation on issuers to update previously disclosed forward-looking information (ru) whenever circumstances change?And, does the 1.
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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 | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».