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Enregistrement W2274132867 · doi:10.3917/fina.362.0037

Too much of a good thing? The impact of a new bankruptcy law in Canada

2016· article· fr· W2274132867 sur OpenAlexaboutno aff
Timothy S. Fisher, Jocelyn Martel

Notice bibliographique

RevueFinance · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Insolvency and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’adoption par le Canada d’une nouvelle loi sur la faillite plus favorable aux débiteurs a multiplié par dix la proportion des entreprises insolvables optant pour la réorganisation par rapport à la liquidation. Sur la base d’un échantillon aléatoire d’entreprises ayant soumis un plan de réorganisation avant et après la nouvelle loi, nous concluons que, comparativement aux entreprises en réorganisation avant la loi de réforme sur la faillite, les entreprises en réorganisation sous la nouvelle loi sont de plus petite taille, affichent une santé financière plus fragile et déclarent des créances gouvernementales significativement plus élevées. En accordant un pouvoir de négociation accru aux débiteurs, la nouvelle loi sur la faillite a eu deux effects importants sur les créanciers : une réduction de 25 % du taux de remboursement des créances non-garanties et un allongement de la période de réorganisation. L’analyse montre également que la réforme de la loi a eu deux effets non-anticipés. Elle a accru le rôle indirect de l’état dans le financement des petites entreprises insolvables et donné une plus grande incitation aux créanciers garantis à préférer d’autres alternatives à la réorganisation financière en cas d’insolvabilité.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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