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Enregistrement W6886156249 · doi:10.1515/til-2024-0021

Imagining how U.S. federalism would affect third-party funding regulation

2024· article· en· W6886156249 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTheoretical Inquiries in Law · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Financial Regulation and Crises
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFederalismGovernment (linguistics)LegalizationEnforcementCommissionState (computer science)AccountabilityNormativeFederal law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Third-party funding is a global phenomenon, although regulatory enforcement is local. Regulatory approaches vary widely from country to country and within countries, especially in federal legal systems, such as Canada, Australia, and the United States. In Canada, the federal government has not regulated funding at all. In Australia, after a period of state- and province-based experimentation, the highest court took the lead on legalization and instructed the Australian Securities and Investments Commission (ASIC) to license funders at the federal level and promulgate guidelines regarding avoiding conflicts of interest. The U.S. federal government is learning about third-party funding with an eye toward potential future regulation. Congress has been investigating funding, as evidenced by testimony in congressional hearings, proposed federal legislation, and a nonpartisan study on third-party funding by the Government Accountability Office. In addition, the U.S. Federal Civil Rules Advisory Committee has considered changing the Federal Rules to address third-party funding and recently formed a committee to consider the question further. The U.S. federal government is taking these steps against a patchwork quilt of regulations in various U.S. states regarding third-party funding along a broad spectrum with many conflicting regulations. This Article explores how federalism affects third-party funding in the U.S. Specifically, it explores the likely effects of third-party funding regulation at the federal level, state level, or both, including examining significant benefits and concerns. Moreover, it predicts whether the U.S. federal government will regulate third-party funding and, if so, how. Finally, this Article does not present a normative argument but rather is a thought experiment that presents various benefits and drawbacks that the U.S. federal government should consider when deciding whether to regulate TPF directly.

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)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
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