A Comparative Analysis of the Standard of Fraud Required Under the Fraud Rule in Letter of Credit Law
Notice bibliographique
Résumé
National courts have required different standards of fraud to justify non-payment, or restraint of payment, under a letter of credit.The United Nations Commission on Trade Law (UNCITRAL) has adopted its own position.The issue is far from settled in any legal system.Based on an analysis of the law in the United States, United Kingdom, Canada and Australia, and under the Convention, this article proposes a standard that is a distinct improvement on the various standards applied around the world and suggests a means for its implementation.The fraud rule allows the issuer of a letter of credit or a court to disrupt the payment of a letter of credit when fraud is involved.The raison d'etre of letters of credit is to provide an absolute assurance of payment to a seller, provided the seller presents documents that comply with the terms of the credit.The fraud rule thus goes to the very heart of the letter of credit obligation.The fraud rule is necessary to limit the activities of fraudsters, but its scope must be carefully circumscribed so as not to deny commercial utility to an instrument that exists to serve as an assurance of payment. 1 This article explores the kind of fraud required to invoke the fraud rule or, in other words, what does fraud mean under the fraud rule in the law governing letters of credit?This is a challenging ques-
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».