Notice bibliographique
Résumé
Stock exchanges around the world have recently discarded their traditional mutual membership structure in favor of a for-profit corporate format. This development increased fears of conflicts of interest, as for-profit exchanges are more sensitive to pressures from their constituents and more likely to abuse their regulatory powers. In this Article, we explore the allocation of regulatory responsibilities to market infrastructure institutions, administrative agencies, and central government entities in the eight most influential jurisdictions for securities regulation in the world. Examining how different jurisdictions answer this question is particularly pressing given the December 2006 transatlantic stock exchange merger activity. After discussing the role of self-regulatory organizations in the oversight of modern stock exchanges, we report the results of a survey of the allocation of regulatory powers in a sample of eight key jurisdictions. In that survey, we examine the allocation of such powers at three levels: rulemaking, monitoring of compliance with these rules, and enforcement of rules violations. Based on our findings, we categorize these jurisdictions in three distinct models of allocation of regulatory powers: a Government-led Model that preserves significant authority for central government control over securities markets regulation, albeit with a relatively limited enforcement apparatus (France, Germany, and Japan); a Flexibility Model that grants significant leeway to market participants in performing their regulatory obligations, but relies on government agencies to set general policies and maintain some enforcement capacity (United Kingdom, Hong Kong, and Australia); and a Cooperation Model that assigns a broad range of power to market participants in almost all aspects of securities regulation, but also maintains strong and overlapping oversight of market activity through well-endowed governmental agencies with more robust enforcement traditions (United States and Canada).
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 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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».