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Enregistrement W3136256108 · doi:10.60082/2817-5069.3632

Two Stories About Shareholders

2021· article· en· W3136256108 sur OpenAlexaffvenue
Bryce C. Tingle

Notice bibliographique

RevueOsgoode Hall law journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Insolvency and Governance
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShareholderCorporate governanceShareholder resolutionIncentiveCorporate lawBusinessAccountingLaw and economicsAgency costEconomicsFinanceMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corporate law contains two contradictory stories about the role of shareholders. In one, the shareholders are a useful countervailing force against the self-interested behaviour of corporate agents. In the other, shareholders lack the motivation, information, and proper incentives to contribute to the good governance of business corporations. Both stories are true on occasion, but is one generally more true than the other? Currently, developments in corporate and securities law are predicated on the idea that shareholders are, generally, a positive force in corporate governance. This seems to be a corollary of agency cost theory, the dominant paradigm for understanding the relationships between corporate actors. This article reviews the body of empirical research on the outcomes of the various forms of shareholder activism. Proposals, proxy campaigns, and takeovers represent the most impactful and costly forms of shareholder engagement with corporations. As it happens, the empirical evidence does tend to strongly support one of the two stories about the role of shareholders, but it is not the one currently dominating law reform efforts. If the character of shareholder interventions generally supports the story that shareholders lack the proper incentives and information to contribute to positive business outcomes, then much about the current regulatory scene needs to be re-evaluated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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