“Come and talk”: The insolvency judge as <scp>de‐escalator</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract How insolvency courts handle conflicts is an important aspect of the Directive on preventive restructuring frameworks and it has become more important in the current COVID‐19 crisis, as a result of which insolvencies are or will be on the rise. Insolvency courts are one of the key actors that can impact the length and costs of conflicts, and, consequently, the effectiveness and efficiency of insolvency proceedings. However, there is a lack of empirical research that examines when, why and how insolvency courts prevent actual or potential conflicts. This article reports the results of an empirical study that explored the strategies used by insolvency judges in the Netherlands to resolve conflicts and to prevent a dispute from becoming one. The results show that insolvency courts deploy “under the radar” mediation‐like strategies to prevent actual and potential conflicts involving insolvency practitioners, enhancing the speed and cost‐effectiveness of the winding‐up of cases in the perceptions of stakeholders. Consequently, insolvency judges do not only act as adjudicators in court proceedings, but also take on mediation‐like roles, at least in some jurisdictions. Limitations and challenges of these roles are discussed. The findings of this study are relevant for determining and regulating the roles and tasks of insolvency judges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».