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Enregistrement W7132989458

Anita Anand, "Is Crowdfunding Bad for Investors?” (2014) 55:2 Canadian Business Law Journal

2014· article· en· W7132989458 sur OpenAlexaboutno aff
Anita Anand

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and International Contract Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Commercial lawWork (physics)Legislation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.22.This endorsement of portal based crowdfunding follows from the JOBS Act, which permits equity crowdfunding via a licensed intennediary (in the U.S. called a broker-dealer) or via a registered portal.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeSans objet
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
Publié2014
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