The Demand for Directors' and Officers' Insurance in Canada
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche se penche sur la demande d'assurance de la responsabilité civile des administrateurs et des dirigeants d'entreprise en utilisant des données pour plus de 350 compagnies canadiennes entre 1993 et 1999. Les firmes dans les secteurs des services financiers et des mines ne sont pas inclues. Plus précisément, nous nous intéressons à la demande d'assurance de la responsabilité civile des administrateurs et des dirigeants. Nos résultats suggèrent qu'il est plus probable pour une corporation de grande taille d'avoir une assurance D&O que pour une corporation de petite taille. Les corporations qui ont une bonne santé financière ont moins de chance d'avoir une assurance, tout comme les corporations où la présence d'administrateurs indépendants au conseil d'administration est importante. De plus, plus les membres des conseils d'administration sont impliqués financièrement dans la santé d'une corporation, moins importante est la probabilité que cette compagnie possède une assurance D&O. Un résultat surprenant que nous obtenons est le fait que d'être enregistré dans une bourse américaine ne semble pas avoir d'impact sur la demande d'assurance D&O, contrairement aux études précédentes.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".