Covert practice Basel III: data on the banking system in Canada and ethical banks
Bibliographic record
Abstract
Нещодавня криза субстандартного кредитування змусила уряди ввести у банківську систему вимоги до ліквідності. Держави мають на меті зробити фінансові установи більш відповідальними за свою діяльність: у майбутньому від них вимагатимуть наявності достатнього капіталу, щоб покрити хоча б частину витрат. Це і є принципами реформи Базель III. Базель III враховує, з одного боку, більш ефективні способи оцінки та обмеження ризиків ліквідності, з якими стикаються фінансові установи, а з іншого боку, дає змогу краще розуміти ризики ліквідності на ринку. Канадське регулювання уже використовує Базель III. Мета даного дослідження – впровадження цієї реформи у Європі. Автори намагаються довести, що нові умови Базель III впливають на наслідки кризи. Дані запропоновані на основі банківських установ, що характеризується як етичні банки, які вже використовують критерії угоди Базель III, не втрачаючи при цьому прибутковості. Ключові слова: регулювання за угодою Базель, коефіцієнт співвідношення власного та позикового капіталу, комерційні банки, етичні банки, систематичний ризик, банківська криза, Канада, Європа.
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 | 0.002 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.017 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".