Notice bibliographique
Résumé
Event Description ‘Investment crowdfunding’ is a new and inclusive form of online venture capital market open to all investors, both retail and accredited. It’s like Kickstarter, except the backer gets a share of stock, which would be an illegal public offering of unregistered securities—absent the special exemption adopted as part of the federal JOBS Act of 2012. Since then, many other jurisdictions—including Canada, Australia and the EU—have enacted analogous legal regimes, each a bit different than the others. Schwartz recently published the definitive guide to investment crowdfunding, based on ten years of on-the-ground research, including as a Fulbright Scholar in New Zealand. He will address the law and practice of investment crowdfunding in the United States, and compare it with other jurisdictions. Speaker Bio Andrew A. Schwartz, Professor of Law at the University of Colorado, is a leading international scholar in the field of investment crowdfunding, and the author of a new book on the subject, Investment Crowdfunding (Oxford University Press). Schwartz earned an engineering degree from Brown University and a law degree from Columbia University, then clerked for two federal judges and practiced corporate law at Wachtell, Lipton, Rosen & Katz in New York. He entered academia in 2008, when he joined the law faculty of the University of Colorado. He teaches and publishes on corporate, securities, and contract law, and his many articles have appeared in leading journals including the UCLA Law Review and the Yale Journal on Regulation. In 2017, he served as a Fulbright Scholar in New Zealand, where he studied investment crowdfunding
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,399 | 0,181 |
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 ».