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Enregistrement W2260835105

A U.S. Perspective on the Contextual Terrain of Political Economy in Insolvency Reform

2007· article· en· W2260835105 sur OpenAlexaboutno aff
John A. E. Pottow

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal principles and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBankruptcyInsolvencyPoliticsCreditorLegislaturePolitical economyPower (physics)DebtorPolitical scienceLaw and economicsEconomicsLawEconomyMarket economyDebtFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The legislative history of the 2005 revisions to the U.S. Bankruptcy Code has been well documented. Yet these revisions created a puzzle for political economists. If, as other scholars (mostly rightly) contend, American debtors enjoy lobbying power that would make their foreign counterparts blush, where did they go wrong in 2005? Indeed, a comparison to the Canadian experience, where insolvency laws were also recently amended, only sharpens this puzzle. In Canada, commercial banks wallow in well-concentrated power; yet there the outcome was much more debtor-friendly than in the United States. Traditional political economy accounts would have predicted a harsher Canadian law and a softer U.S. one, but closer to the opposite was the case. This book chapter probes this unexpected outcome. Its (concededly rudimentary) political economy analysis suggests that the divergence lay in the different "terrains" of the insolvency lobbying landscape. Creditors in the United States reframed the initial debate, which enabled them to discredit and distract potential adversaries, and which in turn helped them overcome the apparently superior bargaining endowment of debtors (or, more precisely, the debtors' proxies in the bench, bar, and academy). The Canadian debtors escaped this fate. As such, the traditional accounts still generally hold; it was the political economy landscape - the "lobbysphere" - that was different.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
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