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Enregistrement W6907199400 · doi:10.20381/ruor-31314

The Regulation of Insurers in Canada as an Area of Law

2025· dissertation· en· W6907199400 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa - Library · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueLaw, logistics, and international trade
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPosition (finance)Key person insuranceControl (management)Insurance lawPrudential regulationInsurance policyCasualty insuranceGeneral insurance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The regulation of insurers in Canada is a subject that has received very little academic attention, perhaps due to a combination of lack of interest and the complex and tedious challenges it poses. Nonetheless, it is a vitally important area. Governments in Canada regulate insurers, including their insurance products, given their very important roles and the position of power that insurers have vis-à-vis their customers. As a result, this regulation seeks two key objectives: to protect the financial rights and interests of insurance customers and certain other stakeholders, and to contribute to public confidence in the insurance sector and the financial system as a whole. Governments use the following two key means to pursue these objectives: a) prudential regulation, which incites insurers to prudently identify, control and manage the various risks they face, and thereby provides some assurances that insurers will be able to live up to their financial obligations; and, b) market conduct regulation, which, in regards to insurance products, incites insurers to treat their customers fairly throughout the lifecycle of these products. This paper will first explore the fundamentals necessary to examine these two types of regulation, including how they compare to insurance law. The paper will then examine the aims of, and rationale for, these types of regulation, and then expose the related regulators. Lastly, it will reveal the means by which these regulators regulate and supervise insurers within their perimeter.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,168 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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