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Enregistrement W4401809549 · doi:10.55016/ojs/sppp.v15i1.75076

Alberta: Considerations in Establishing a New Captive Jurisdiction

2022· article· en· W4401809549 sur OpenAlexaboutno aff
Anne Kleffner, E. A. Johnson

Notice bibliographique

RevueThe School of Public Policy Publications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and International Law Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJurisdictionEnvironmental ethicsGeographyPolitical scienceLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Captive Insurance Companies Act, formerly Bill 76, was introduced by the government of Alberta in October 2021 and passed in December 2021. The act enables entities to establish their own insurance company, called a captive insurer. A captive insurance company is created and owned by a non-insurance parent for providing insurance coverage for the parent company’s exposures and/or those of associated parties. This paper discusses the regulatory policy elements that serve as the key foundations for the captive insurance market in major captive insurance jurisdictions, best practices for captive insurance regulation, and key elements of a best-of-breed regulatory regime that is needed in Alberta to be a competitive captive jurisdiction. We examine regulation and policy elements in leading captive insurance jurisdictions and identify policies that have been implemented to stimulate growth of captive insurance markets. To foster an environment for a robust captive insurance market, regulation must ensure fast and predictable licensing and setup (or redomiciliation), be cost neutral, and have simple, reasonable requirements for capital, solvency, and reporting. It is equally important that Alberta’s captive regulator have the mindset of a captive regulator, meaning that it appreciates the distinction between regulating traditional insurers versus captives, has a willingness to work with the captive industry, and is responsive to regulatory changes taking place in the competitive captive marketplace.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0170,011
Communication savante0,0140,005
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0110,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
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