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Enregistrement W3123002234 · doi:10.4337/9781781003404.00008

Shareholder Suits and Outside Director Liability: The Case of Korea

2012· book-chapter· en· W3123002234 sur OpenAlexaboutno aff
Bernard S. Black, Michael Klausner, Brian R. Cheffins

Notice bibliographique

RevueEdward Elgar Publishing eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Governance and Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiabilityShareholderBusinessManagementAccountingFinanceEconomicsCorporate governance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reforms to Korean corporate and securities law carried out in the wake of the 1997-1998 East Asian financial crisis included a mandate that boards include a minimum number of outside directors and facilitation of shareholder lawsuits against board members for damages. The strategy of imposing liability risk on directors (both inside and outside) appeared to follow U.S. practice. In the U.S., outside directors of public companies are often sued but rarely face personal, or ut-of-pocket,liability unless they engage in self-dealing. Instead, damages and legal fees are paid by the company, directorsand officers(D&O) insurance, or both. Outside directors of public companies in Australia, Canada, Britain, France, Germany, and Japan similarly rarely face out-of-pocket liability due to shareholder lawsuits. Moreover, when events have occurred in these countries that increase the risk of out-of-pocket liability, there is a strong tendency for political or market forces to reestablish a non-zero but minimal level of risk for actions that do not involve self-dealing. Korea experience seems to be similar. We argue that\n\nKorea could go somewhat further to encourage litigation against outside directors of public companies, but should not open the way for ut of pocketliability to become commonplace.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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