Etude comparée des systèmes de sanctions en droit des marchés financiers en France et au Canada
Bibliographic record
Abstract
La persistance des fraudes financières depuis les origines de la création de la bourse conduit au constat selon lequel la sanction est un élément fondamental du bon fonctionnement des marchés financiers. En l’état actuel du droit positif, notre système de sanction repose pour l’essentiel sur l’Autorité des marchés financiers. À première vue, le droit français offre le visage d’une architecture moderne. Pourtant, l’actualité n’en finit pas de démontrer l’existence d’affaires et de fraudes sensibles affectant drastiquement la confiance des investisseurs dans le système. En vue d’une amélioration de notre système de sanction, la comparaison avec le droit canadien se révèle très enrichissante. Il en ressort que le système de sanction en droit des marchés financiers français pourrait être rendu plus efficace par la création d’une juridiction spécialisée à laquelle serait confiée l’ensemble du contentieux relatif aux marchés financiers. Une telle réforme favoriserait l’harmonisation et la cohérence du système de sanction.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".