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Record W7056795913

Ethnographie du policing des marchés financiers

2022· dissertation· fr· W7056795913 on OpenAlexaboutno aff

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. Ces 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. Les 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.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.042
Threshold uncertainty score0.084

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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".

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Citations0
Published2022
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