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Record W2073022436 · doi:10.7202/1020843ar

Droit, gouvernance d’entreprise et efficience des marchés financiers

2013· article· fr· W2073022436 on OpenAlexaffvenueabout
P. B. Mignault

Bibliographic record

VenueRevue générale de droit · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicCorporate Governance and Law
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans un marché financier efficient, la théorie économique classique soutient qu’il appartient d’abord aux investisseurs de sanctionner, par une réduction du prix des titres, les problèmes de gouvernance d’entreprise. Au cours des dernières années, les autorités canadiennes en valeurs mobilières (ci-après «ACVM») ont mis en place différentes mesures pour améliorer la gouvernance d’entreprise au Canada, en s’appuyant sur l’efficience informationnelle des marchés financiers. Le présent texte étudie les principales mesures qui ont été adoptées et explique certaines relations entre ces mesures et la théorie économique. D’abord, il présente certains principes économiques fondamentaux portant sur l’efficience informationnelle des marchés financiers et les effets de cette dernière sur la gouvernance d’entreprise. Ensuite, il analyse des mesures prises par les ACVM en ce qui a trait à la gouvernance d’entreprise. Ces initiatives touchent, d’une part, le renforcement de l’obligation d’information par l’inclusion d’éléments de divulgation sur la structure de gouvernance. D’autre part, elles intègrent une nouvelle réglementation pour améliorer la qualité et la fiabilité de l’information comptable. L’approche réglementaire des ACVM est commentée à la lumière des limites théoriques qui sous-tendent l’hypothèse des marchés financiers efficients. L’étude souligne notamment les limites quant au respect des divulgations en matière de gouvernance et à la rationalité des investisseurs chargés de sanctionner les lacunes au chapitre de la gouvernance d’entreprise.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.308
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.007

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 head0.012
GPT teacher head0.202
Teacher spread0.190 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
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

Citations3
Published2013
Admission routes3
Has abstractyes

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