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Record W2063968927 · doi:10.7202/038656ar

L’impact de la culture sur le crédit, les institutions de financement et le droit de la faillite : quelques réflexions sur le cas canadien

2009· article· fr· W2063968927 on OpenAlexaffvenueabout
Jean-Luc Bilodeau

Bibliographic record

VenueMcGill Law Journal · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Un triple clivage caractérise la société canadienne : le partage du pouvoir de légiférer entre le niveau fédéral et les provinces ; le bijuridisme, avec la présence d’une province de droit civil, le Québec, parmi des provinces de common law ; et le bilinguisme. En interagissant subtilement avec la culture et les valeurs particulières du Québec et des autres provinces, ces caractéristiques influencent les conceptions qu’ont les citoyens du crédit, des institutions de financement et de la faillite. À partir de données statistiques, l’auteur présente un aperçu de ses réflexions sur certaines différences au sein du Canada quant aux habitudes de crédit et au rôle des institutions financières. Il estime que les différences de comportement relevées s’expliquent non seulement par des motifs juridiques, mais également par des aspects historiques et culturels. Ainsi, alors que les règles juridiques applicables aux banques et à la faillite s’appliquent uniformément au Canada, les Québécois adoptent des comportements d’épargne, de recours au crédit et d’insolvabilité différents. Ils utilisent plus fréquemment les coopératives de crédit, dont le fonctionnement repose sur des préceptes de solidarité et dont le mode de contrôle coopératif coïncide avec certaines valeurs québécoises. Les Québécois connaissent également un nombre croissant de faillites, dont la source semble résider, comme dans le reste du Canada, dans des transformations démographiques et sociales mélangeant droit, culture et valeurs.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.921
Threshold uncertainty score0.993

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0080.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.341
Teacher spread0.304 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2009
Admission routes3
Has abstractyes

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