Notice bibliographique
Résumé
Public policy considerations intersect with virtually everything the financial services sector does, yet governments make many public policy decisions without specific data on the Canadian marketplace. In Financial Services and Public Policy, contributors address this shortcoming by considering a wide range of concerns, including lending to small businesses, the role of microcredit and raising venture capital, the impact of state guarantees of pension plans, the structure and performance of credit unions, and maintaining competition after bank mergers. The financial services sector drives the Canadian economy. It is the banker, lender, broker, and insurer of millions of Canadians at every stage of their lives. It provides corporate finance, shapes the growth of small business, and assists individual Canadians to achieve their financial goals. It is a major employer all across the country. Canadian financial institutions are also active globally and are influenced by international as well as domestic policy issues and decisions. Financial Services and Public Policy lays the foundation for today's public policy debates and decisions that will shape Canada's financial services sector into the twenty-first century. Contributors include Nick Bontis (McMaster University); David A. Brown (Ontario Securities Commission); John Chant (University of British Columbia); Douglas J. Cumming (University of Alberta and University of New South Wales); David Dodge (Bank of Canada); A. Ellen Farrell (St. Mary's University); Klaus P. Fischer (Laval University and CIRPEE); Mario Fortin (Universite de Sherbrooke); Fred Gorbet (York University); Jean-Pierre Gueyie (Universite de Quebec a Montreal); George Haines (Carleton University); Tessa Hebb (University of Oxford); Lewis D. Johnson (Queen's University); Mary Kelly (Wilfrid Laurier University); Anne Kleffner (University of Calgary); Andre Leclerc (Universite de Moncton); Jeffrey G. MacIntosh (University of Toronto); Harold MacKay (Macpherson Leslie and Tyerman LLP); Judith Madill (Carleton University); Nadia Massoud (University of Alberta); Edwin H. Neave (Queen's University); Norma L. Nielson (University of Calgary); Marie-Helene Noiseux (Universite de Quebec a Montreal); Tony Porter (McMaster University); Iain Ramsay (York University); Allan L. Riding (Carleton University); Christopher Waddell (Carleton University); and Toni Williams (York University).
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 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 | 0,012 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,017 |
| Communication savante | 0,025 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,031 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,011 |
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 ».