GIVING VOICE TO REALITY: MICHAEL TREBILCOCK AND PENSION GOVERNANCE ISSUES
Notice bibliographique
Résumé
This article explores how Michael Trebilcock's multidimensional and pragmatic approach to the governance issues arising from limited liability in corporate law and the problems of assigning the task of protecting corporate employees to private contracting have widespread application in many areas where parties’ relationships are not confined to a single isolated transaction, including employment-based pension plans. Observations about the potential for opportunistic behaviour in the endgame of a long-term contractual relationship and the moral hazards that accompany limited liability for corporate managers are extended into the problems of pension-plan governance. The sources of moral hazards in funding assumptions and the agency costs in pension investment policy decisions are analysed and illustrated. The article suggests a role for the ‘voice’ of plan members in the governance of pension plans as a means of controlling conflicts of interest and moral hazard in these relationships, echoing some of Trebilcock's suggestions for addressing such conflicts in other aspects of the employment relationship.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,040 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».