The Impact of Whistleblowing Awards Programs on Corporate Governance
Notice bibliographique
Résumé
Since the introduction of a whistle-blower awards program by the US Securities and Exchange Commission in 2010, securities regulators in other countries, including Canada, have adopted, or are considering adopting, similar programs. For example, in 2016, the Ontario Securities Commission adopted its own whistle-blower award program. Although the primary main reason for these programs is to encourage the reporting of securities violations to the regulator, they could also have an impact on corporate governance. This is because the implementation of such a program may prod companies to design, and then instigate, a more effective internal whistle-blowing system. A truly successful internal whistle-blowing system can enable a company to detect and correct potential wrongdoing before it causes significant harm. This article closely examines this connection between whistle-blowing award programs, companies’ compliance and risk management systems, and how a whistle-blowing award program might well result in more effective internal whistle-blowing systems without the need for a regulator to resort to the imposition of prescriptive rules. As such, this article reflects upon how whistle-blower award programs fit within new governance regulatory theory that challenges traditional “command-and-control-type”regulation in favour of an outcome-driven approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».