Sales or Plans: A Comparative Account of the “New” Corporate Reorganization
Notice bibliographique
Résumé
In this article, Professors Stephanie Ben-Ishai and Stephen Lubben explore the recent surge in popularity of “quick sales”, essentially the prereorganization sale of an insolvent debtor’s assets. In their examination of quick sales, the authors use the recent examples of the General Motors, Chrysler, and Lehman Brothers insolvencies to illustrate the popularity and relevance of preplan sales. The authors then move on to a more detailed discussion of the quick-sales process in the United States and Canada, explaining the differences and similarities between both countries’ regimes, and weighing the costs and benefits of each approach. Ultimately, the authors argue that elements of speed and certainty mark the biggest difference between the two jurisdictions, as the American approach offers greater flexibility, which is apt to facilitate quicker asset sales. However, Ben-Ishai and Lubben assert that the Canadian approach also provides significant benefits, particularly in the realm of employee protection and the ability of the monitor to act as an independent check on quick-sales proceedings. Accordingly, the authors conclude that while the American approach is advantageous in situations with exceptional time constraints, the Canadian approach under the Companies Creditors’ Arrangement Act (CCAA) is more beneficial for a typical corporate reorganization, insofar as the role of the monitor and other limitations of the CCAA prevent overuse of the quick-sales process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».