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Enregistrement W7001624361

Les opérations scrutées sous l'angle de l'intérêt public par les organismes de réglementation des valeurs mobilières : entre efficience et duplicité

2008· other· fr· W7001624361 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2008
Typeother
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMachine Learning in Bioinformatics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulnerability (computing)PilotageCriminal liabilityDecantation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les organismes de réglementation des valeurs mobilières doivent veiller à la\nprotection des investisseurs et à l'efficience des marchés financiers. Pour ce faire, ils\nont été investis de larges pouvoirs discrétionnaires leur permettant de contrôler les\nopérations qui, quoique conformes aux prescriptions légales, sont susceptibles de porter\natteinte à l'intérêt public.\nLa notion d'intérêt public étant malléable et difficile à circonscrire, la discrétion\nconférée à ces organismes est étendue. Son exercice pouvant menacer la sécurité\njuridique des opérations et être associé à l'arbitraire, elle a été décriée par de nombreux\nobservateurs qui ont demandé qu'elle soit limitée aux cas de transgression de la\nlégislation sur les valeurs mobilières.\nLe texte cherche à déterminer si les organismes de réglementation des valeurs\nmobilières ont fait preuve de l'ingérence appréhendée par certains en recourant à leur\ndiscrétion relative à l'intérêt public. Tout en faisant ressortir la portée large et flexible\nde cette discrétion, il cherche à cerner les types d'opérations susceptibles d'en entraîner\nl'exercice. Bien qu'il ne propose pas une refonte du cadre juridique actuel, il soulève\ndes points de réflexion et suggère des avenues qui pourraient être envisagées afin de\nlimiter les risques y étant associés.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,006

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,176 · 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
GenreAutre

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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