Corporate Criminal Liability for Algorithmic Price Fixing in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The use of computerized algorithms is increasingly common in the modern business environment. An algorithm can be defined as ‘‘a set of mathematical instructions or rules that, especially if given to a computer, will help to calculate an answer to a problem.” As noted in this definition, algorithms are particularly powerful tools when combined with computing power. The proliferation of computerized algorithms in business settings has occasionally led to unintended and injurious outcomes. This is perhaps most notable in relation to the algorithmic trading of securities. The 2010 ‘‘Flash Crash” of the United States (U.S.) financial markets, during which key markets lost and then regained over a trillion dollars in value over the span of 36 minutes, was caused, at least in part, by the intentional manipulation of algorithmic trading processes. Another example is that of Knight Capital, a financial services firm, which, in 2012, lost approximately USD 440 million in just 45 minutes due to a faulty algorithm. Unsurprisingly, securities regulators stand at the forefront of regulating algorithms, with U.S. and European (E.U.) agencies both developing policies in this regard. Complying with regulations aimed at algorithms will be a novel challenge for the financial trading industry.
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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».