Identifying borrowed sources in secured transactions law reform
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The enactment of Article 9 of the Uniform Commercial Code in the USA has had a profound influence on the reform of secured transactions law in other countries. The operational principles that animate Article 9 were first transplanted into Canada and later into New Zealand. In the last two decades, at least 25 countries have passed personal property security legislation (PPSA) based on these principles. On one level, one could claim that Article 9 has been transplanted into each of these 25 countries. However, on another level this story is far too simplistic. If one examines the various statutes, it becomes clear that a more complex process has been at work in which there has been innovation as well as borrowing. These innovations, in turn, influence the borrowings of other countries that enact a PPSA. In this highly dynamic environment the source of borrowing can be difficult to identify. This article examines the nature and extent of the borrowings that occur in connection with the reform of secured transactions in countries that have enacted a PPSA. It will identify three major templates that are available—namely, the most recent version of Article 9, the Canadian/New Zealand model, and the UNCITRAL Model Law. These templates will be reviewed in order to find markers that are present only in that template and not in the other two. These markers will be used to ‘fingerprint’ the PPSA legislation in other countries in order to measure the extent to which the jurisdiction has borrowed from each of the three templates. The article will conclude with a number of observations about the path of secured transactions law reform on an international level.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle