Notice bibliographique
Résumé
Sino-Forest, formed in 1994, was a "stock market darling which promised investors a way to cash in on China's rocketing economic growth by way of a booming domestic forestry business". 1,2The company claimed a market value of over $6 billion dollars and was Canada's largest, publicly-traded forest company.Sino-Forest's billion dollar success came to an abrupt end in June, 2011 when a short-seller investment firm specializing in Asia claimed that the company was a multi-billion dollar Ponzi scheme. 1 Following the allegations, Sino-Forests' stock price and bonds collapsed.As a result, Sino-Forest was forced to file for bankruptcy protection, which was granted.The company was dissolved and taken over by creditors as no buyer could be found.Several of the principles have since been charged with civil securities fraud by the Ontario Securities Commission.This paper examines the intricacies of the Sino-Forest scandal while contributing to a theoretical discussion on the role of structural holes in global capital markets.Here, we invoke Quinney's 3 analysis of capital, Chamblis's 4 notion of structural contradictions, and David Harvey's 5 theory of accumulation by dispossession ( 2004).
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».