Correcting Corrections: Resolving Confusion Over the Public Correction Requirement in the Ontario Securities Act
Notice bibliographique
Résumé
To bring a class action under Part XXIII.1 of Ontario’s Securities Act (civil liability for secondary market disclosure), plaintiffs must show that there was a public correction. Two judges have split on what this means in practice. Justice Perell has interpreted the requirement broadly, as calling for both semantic and statistical evidence to establish the claim. Justice Belobaba has interpreted the requirement narrowly, as calling for limited semantic analysis and, generally, no statistical evidence. This article seeks to reconcile these two approaches. It argues that the best interpretation of the language of both judges’ decisions points towards the limited approach. It further argues that the limited approach is more consistent with legislative intent, avoids procedural confusion, and produces the best incentives for all capital market participants. In coming to these conclusions, this article also explains how the statutory language relating to public correction can be applied in the context of multiple partial corrections. This feeds into the conclusion, which provides some brief guidance to litigants on pleading, particulars, evidence, and calculating damages in Part XXIII.1 cases.
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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 | 0,033 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,029 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».