A Brief Note about the Authors
Notice bibliographique
Résumé
The following notes are summaries of some of the expertise and experience brought to this project by the authors. Dr. Ronald Davis is Professor Emeritus, University of British Columbia. His research interests are pension law, corporate law, trust law, law and economics, law and society, and insolvency law. He is co-author of Director and Officer Liability in Corporate Insolvency (3rd edn, 2015), and is author of reports on the intersection of insolvency law and pension law for the Ontario Government Commission on Pensions. He has published extensively on pension funds in corporate governance, focusing on the potential exercise of control over these activities by the employee-beneficiaries and whether such control could lead to increased corporate social responsibility. He is the author of books and articles on pension law, corporate governance, and insolvency law, and has presented papers on these topics both nationally and internationally. Professor Davis was called to the Bar of Ontario in 1992, thereafter joining the pension law practice of Koskie Minsky in Toronto. Prior to joining the Allard School of Law in 2003, he taught at the University of Toronto’s Law Faculty, as well as Pension and Benefits Law at the Faculty of Law, University of Western Ontario. He has lectured to the Osgoode Hall Law School LL.M. Specialization in Securities Law Program, as well as to the Investment Management School (Schulich School of Business and York University) and taught at the Civil Law Symposium of the National Judicial Institute. Since joining the Faculty, Professor Davis has received the UBC Law Class of ’68 Research Award and a University of British Columbia Teaching Development Scholarship.
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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 | 0,004 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,224 | 0,246 |
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 ».