Anita Anand, "Is Crowdfunding Bad for Investors?” (2014) 55:2 Canadian Business Law Journal
Notice bibliographique
Résumé
With the passing of the Jwnpstart Our Business Startups ( JOBS) Act, U.S. companies and their investors will soon be able to participate in "equity crowdf unding" ( ECF), a process that allows individuals to buy equity securities in a company over the Internet.After assessing arguments both for and against ECF, this article concludes that the benefits of ECF, on the whole, outweigh its disadvantages.ECF provides small and mid-size companies with an economical system for raising capital, decreases costs incurred to invest in these companies, offers investment opportunities to a greater population, and pairs companies with intetested investots.The article makes some proposals for the regulation of ECF, such as requiring the distribution of securities to occur through portals that are registered with the securities regulator and it briefly addresses the Ontario Securities Comm.ission's recently proposed crowdfunding prospectus exemption. I. INTRODUCTIONA trend known as "equity crowdfunding'' (ECF) is becoming popular as a means by which firms and individuals raise capital by selling securities to investors over the Internet.Some argue that this novel type of financing, endorsed and perhaps spawned by the Jumpstart Our Business Startups (JOBS) Act, 1 is contrary to investor interests because the benefits of the proposed regulation do not outweigh the costs.2 Others contend that ECF advances the interests of investors, and of retail investors especially, by increasing the nmnber of investment opportunities available to them. 3 ls it possible for a particular policy proposal to be simultaneously good and bad for investors?"' I.
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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».