Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Research Question/Issue I study the expected liability cost of cross‐listing into the United States by examining the change in the structure of a Canadian firm's directors' and officers' liability insurance contract (D&O insurance) before and after cross‐listing on an exchange located in the United States (NYSE, NASDAQ, or OTC). Research Findings/Insights Results show that neither the likelihood of having D&O liability insurance increases significantly only when the NASDAQ is the chosen as the cross‐listing venue nor the amount of coverage changes significantly after cross‐listing. With respect to choosing the NYSE as the cross‐listing venue, results show that coverage does not increase, but the premium does. As a result, the D&O insurance premium per dollar of coverage increases significantly only when the firm cross‐lists on the NYSE. A robust point estimate is that a Canadian firm's D&O liability insurance premium increases by 40%–60% when it becomes listed on a US market. Theoretical/Academic Implications D&O insurers adjust their expected litigation costs as a function of where shares are traded not because of the severity of damages paid in the event of litigation, by mostly because of an increase in the frequency of such litigation. Practitioner/Policy Implications If D&O premium‐to‐coverage ratio allows one to measure a company's litigation risk, then there would be value to investors to have access to basic D&O insurance information such as the premium and the coverage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».