MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411618420 · doi:10.51847/ebirul9gzo

10.51847/EbiRUl9gZO

2000· article· en· W4411618420 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueTime to knit · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessCommercial mortgage-backed securityFinancial systemFinanceReal estateReal estate investment trust

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scam is commonly referred to as an intentional act committed to harm or injure others securing an unfair or unlawful gain.According to the Securities Exchange Act (1934) SEA-"It shall be unlawful for any person to engage in any act, practice or course of action which operates or would operate as a fraud or deceit upon any person in connection with the purchase or sale of a security."There is a certain systemic risk involved if brokers or banks get into settlement problems during the process of transacting in securities.If so, it results in a domino effect, which could create problems for other banks and brokers in the system.The number of past research reveals the various aspects of the securities and financial scams but in this study, an attempt is made to line up the causes which made the financial crisis so grave.The number of provisions and regulations were made to prevent from securities and financial frauds, but still there are some loop holes which causes corporate frauds.Therefore, there is need to analyze the impact of scams on the regulatory framework.The study attempts to find out the causes of these loopholes, as well as the responses of the regulatory bodies on these scams.The objective of the study is to know the impact of securities and financial scams on regulatory framework.A thorough study of the original rules and regulations as well as the amendments made in the rules and regulations of the regulatory authorities due to the occurrence of scams was conducted.This study is descriptive in nature.It attempts to know about the effect of securities and financial scams on the regulatory framework.Therefore, the qualitative analysis of data is done in order to achieve the objective.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9640,963

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,171 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTime to knitMême sujetBanking stability, regulation, efficiencyTravaux en français237 207