Notice bibliographique
Résumé
Abstract The United States' bankruptcy system faces a major problem: many consumers are too poor to file for bankruptcy, usually because they cannot afford the necessary attorney fees. Some consumers appear to spend months trying to save the funds to pay their attorneys, thus either delaying their bankruptcies or foregoing bankruptcy altogether when they fail to save enough money. Others file for repayment bankruptcy in order to pay attorney fees during the case, when liquidation bankruptcy is usually a better fit for consumers with low incomes and low asset levels. The most recent comprehensive bankruptcy reform, the Bankruptcy Abuse Prevention and Consumer Protection Act (BAPCPA), exacerbated these problems by implementing additional procedural requirements that resulted in attorneys raising their fees. These problems have led to calls for administrative bankruptcy, especially for low‐income, low‐asset (LILA)/no‐income, no‐asset (NINA) debtors. Administrative bankruptcy would make bankruptcy more accessible by lowering access costs, for example, by eliminating the need for consumers to hire attorneys. Administrative programs in the United States, however, have a history of long‐term decline, especially when these programs serve low‐income people. It has become a cliché that poor people's programs become poor programs. A better solution would be to eliminate the procedural requirements imposed by BAPCPA and simplify the decision consumers must make about which type of bankruptcy to use.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».