The Survival and Success of Canadian Penny Stock IPOs
Bibliographic record
Abstract
Nous analysons la survie et le succès d’un grand échantillon d’émissions initiales d’actions cotées en cents (les penny stocks), lancées majoritairement par des entreprises de petite taille non rentables entre 1986 et 2003. Le taux d’échec de ces émissions est moindre que celui observé aux États-Unis pour des opérations de plus grande taille. Ceci peut découler de règles de radiation plus souples et de la capacité du marché boursier canadien à refinancer des entreprises qui ne dégagent pas de bénéfices. La survie des émetteurs est significativement liée à leurs caractéristiques lors de l’émission initiale et au niveau de normes minimales qu’ils satisfont au moment de l’entrée en Bourse. L’implication d’intermédiaires de bonne réputation lors de l’émission modère cet effet. Le taux de succès, défini ici comme l’inscription sur une Bourse de niveau supérieur, est peu lié aux caractéristiques financières qui prévalent lors de l’émission. Le Canada semble avoir développé une stratégie particulière pour financer des entreprises de petite taille mais la probabilité d’échec des entreprises qui entrent en Bourse avant de rapporter des revenus reste très importante.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".