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Record W7056795913

Ethnographie du policing des marchés financiers

2022· dissertation· fr· W7056795913 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languagefr
FieldEngineering
TopicPulsed Power Technology Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Competition policyOrganised crimeTax evasion
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse porte sur le policing des marchés financiers. Elle fournit un éclairage sur les mobilisations différentielles du droit au cœur de la gestion des illégalismes boursiers (manipulation de marchés et délit d’initié), jusqu’alors qualifiée de « black box » (Williams, 2012). Ainsi, cette thèse se démarque comme l’une des premières recherches en sciences sociales à offrir une meilleure compréhension du fonctionnement des autorités administratives responsables du traitement de la délinquance économique et financière, telles que l’Autorité des marchés financiers (AMF). Elle s’inscrit au sein d’un double impensé de la littérature. D’une part, les travaux sociocriminologiques privilégient l’étude du policing des marchés illicites et passent sous silence celui déployé afin de réprimer les conduites indésirables sur ceux licites. D’autre part, les écrits portant sur la régulation financière se concentrent sur les principes de compliance incitative et présentent les autorités administratives responsables comme des « conseillers régulateurs. » Ils omettent les pratiques d’enforcement et de sanction, caractéristiques d’une activité de policing entreprise par ces autorités. Ensemble, ces littératures insistent sur l’évaluation de l’efficacité de cette régulation, et ce en fonction des « entrants » et de « sortants » de la boîte noire.
\nCes constats évaluatifs révèlent néanmoins une énigme empirique, soit l’écart significatif entre la proportion d’anomalies de marchés détectées, et les quelques cas poursuivis devant les tribunaux. Afin d’élucider cette énigme et d’objectiver le filtre de la gestion des illégalismes boursiers sous- jacent, l’objectif de cette thèse est d’éclairer le fonctionnement des autorités de régulation financière au prisme de ses pratiques de surveillance, d’enquête et de contrôle. Pour ce faire, elle s’appuie sur les assises théoriques de Lahire (2012) afin de saisir les pratiques des professionnels de l’AMF selon leur patrimoine de dispositions et le contexte d’action dans lequel ils évoluent au quotidien. Elle tient également compte de la discrétion de ces acteurs lors de l’application de la loi, s’exprimant à travers leur marge de manœuvre dans un espace des possibles. Les données empiriques de cette thèse émanent d’une enquête ethnographique de longue durée, combinant des observations in situ à l’AMF au Québec de 2015 à 2016, et une quinzaine d’entretiens semi- directifs réalisés auprès de surveillants de marchés et d’enquêteurs spécialisés.
\nLes résultats de cette thèse contribuent aux travaux sur le policing financier, en illustrant les pratiques d’un régulateur boursier visant à policer un marché foncièrement licite, celui des valeurs mobilières, afin d’exclure et de sanctionner les conduites jugées indésirables. Puis, elle met en lumière une facette singulière de la gestion différentielle des illégalismes boursiers, jusqu’alors inexplorée dans la littérature. Au prisme d’un rapport délié au droit, la gestion des dossiers par les professionnels de l’AMF témoigne de leur usage stratégique des outils juridiques à leur disposition afin de s’adapter par mimétisme et par renversement au jeu avec les règles déployé par les élites s’adonnant à ces transgressions. Cette thèse révèle également les contours d’une gestion interdépendante des illégalismes boursiers, où certains sont traités en considérant des retombées espérées à la suite des recours judiciaires obtenus dans d’autres dossiers d’enquête.

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.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.382
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0180.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
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 head0.004
GPT teacher head0.173
Teacher spread0.169 · 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