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Enregistrement W2284807334 · doi:10.4337/9781781001844.00027

What makes a good law of security?

2015· book-chapter· en· W2284807334 sur OpenAlexaboutno aff
Richard Calnan

Notice bibliographique

RevueEdward Elgar Publishing eBooks · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal principles and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransparency (behavior)LawLegislationFlexibility (engineering)CommissionSecurity interestPersonal propertyGovernment (linguistics)BusinessLaw reformPolitical scienceLaw and economicsProperty (philosophy)EconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the turn of the century, there has been a great deal of discussion in England about the reform of the law of security. It all started in a fairly low-key way. What was proposed was to update the law concerning the registration of company charges as part of the general overhaul of the companies legislation. The Law Commission then got involved, and it produced three papers between 2002 and 2005. Its initial recommendation was to adopt a Personal Property Security Act (PPSA) on the lines of that in Canada and New Zealand, and which has since been adopted in Australia. That recommendation was never adopted. Instead, the government reverted to the initial idea of updating the registration of company charges, and that resulted in a new streamlined registration system in April 2013. Where does that leave the more general reform of the law of security? The purpose of the chapter is three-fold: first, to explore in detail the principles which underlie the approach to the law of security, namely simplicity, flexibility, freedom of contract, and transparency; secondly, to discuss the extent to which the English law of security complies with those principles; and thirdly, to describe briefly how a good law of security might be structured.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,248 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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