Hidden Fallacies in Corporate Law and Financial Regulation:Reframing the Mainstream Narratives
Notice bibliographique
Résumé
Challenge your understanding of corporate, securities, and financial law and regulation with this ground-breaking book. Featuring incisive research from preeminent scholars in the field, this seminal work interrogates long-standing assumptions and beliefs that have remained unexamined for decades. Taking a novel approach, the book serves as both a conceptual 'deconstruction' and a foundation for future research directions. Each chapter delves deep into the often-overlooked origins, mechanics and implications of outdated or misleading concepts (termed 'fallacies') that form the backbone of contemporary corporate and securities laws, financial regulations and related domains. Beyond simply identifying these fallacies, the authors illustrate the profound implications of recalibrating our analytic perspectives. By expanding the spectrum of inquiry and moving along multiple continuums – such as public to private, micro to macro, transactional to structural, individual to systemic, and static to dynamic – this volume underscores the transformative potential of re-envisioning the fundamentals of these fields. An essential read, this book promises to be a catalyst for change and a must-have for anyone committed to staying at the forefront of law and policy.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,051 |
| Communication savante | 0,023 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».