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Enregistrement W4385518160 · doi:10.60082/2817-5069.3140

Coordination and Monitoring in Changes of Control: The Controversial Role of “Wolf Packs” in Capital Markets

2017· article· en· W4385518160 sur OpenAlexaffvenueabout
Anita Anand, Andrew Mihalik

Notice bibliographique

RevueOsgoode Hall law journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueState Capitalism and Financial Governance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShareholderCorporationDe factoWonderBusinessCorporate lawCapital (architecture)Law and economicsControl (management)Hedge fundCorporate governanceCapital marketAccountingMarket for corporate controlEconomicsLawFinancePolitical scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given recent empirical work suggesting that Canada is one of two countries in which outcomes favourable to shareholder activists are more likely than in the United States, one might wonder whether shareholders in Canadian public companies have become too empowered. This concern takes on particular significance in light of controversies arising from the emergence of “wolf packs”: loose networks of parallel-minded shareholders (typically hedge funds) that act together to effect change in a given corporation without disclosing their collective interest. This article analogizes the role of wolf packs in the corporation to that of a blockholder. It isolates certain conditions that facilitate the formation of wolf packs such that wolf packs are able to overcome the coordination costs that can ordinarily impede shareholders from forming de facto blocs to monitor a corporation’s directors and management. At the same time, however, they are able to circumvent the disclosure rules that typically apply to such groups. Because wolf packs are able to wield significant influence in corporate affairs without disclosing their collective interest to other investors, this article argues that the disclosure rules relating to wolf packs in Canada should, as a first step, be clarified.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,200 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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