La réglementation des risques des caisses populaires au Québec
Bibliographic record
Abstract
Les risques sont présents dans la vie courante des institutions financières. Cependant, lorsque les risques peuvent affecter l’épargne du public et l’économie, l’intervention de l’État devient nécessaire. Le problème se manifeste lorsque l’État n’établie pas des principes pour la réglementation des activités financières. Ceci implique que le réglementateur peut légiférer sur n’importe quel sujet de l’activité financière. On se demande alors s’il existe des limites à la réglementation des institutions financières. Pour nous, l’objectif de l’État dans le système financier est de stabiliser les expectatives normatives des institutions financières face aux risques, ce qu’il fait par le biais de la réglementation. Cette affirmation est appuyée sur la base des théories économiques de la réglementation et de la théorie des systèmes sociaux de Niklas Luhmann. Nous prenons comme exemple la réglementation des risques des caisses populaires au Québec. Ainsi, nous démontrons que la réglementation des caisses populaires est justifiée dans la mesure où elles expriment un besoin de réglementation de leurs risques. Ce qui nous amène aussi, par opposition, à constater que toutes les activités qui ne sont « risquées » peuvent être autorégulées par les instituions elles-mêmes.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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.
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".