The Indian Securities Fraud Class Action: Is Class Arbitration the Answer?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract:\nIn 2013, India enacted one of the most robust private enforcement regimes for securities fraud violations in the world. Unlike in most other countries, Indian shareholders can now initiate securities fraud lawsuits on their own, represent all other defrauded shareholders unless those shareholders affirmatively opt out, and collect money damages for the entire class. The only thing missing is a better financing mechanism: unlike the United States, Canada, and Australia, India does not permit contingency fees, so class action lawyers cannot front the costs of litigation in exchange for collecting a percentage of what they recover. On the other hand, the 2013 law enacted a public financing regime for securities fraud class actions and it is possible third-party financing will be permitted; these mechanisms may make up some of the loss in effectiveness caused by the lack of contingency fees. It is still too early to tell.\nYet, commentators are very pessimistic that the Indian securities fraud class action will do much good because the Indian court system is glacially slow. For example, it takes over six years on average to resolve some civil appeals.\nThe solution to this problem in the 2013 law was to channel the securities fraud class action to a special tribunal, the National Company Litigation Tribunal (“NCLT”). Yet, this type of solution has been tried before in India: special tribunals tend to quickly take on the negative characteristics of the general courts. This may be why very few securities fraud lawsuits have been filed since the 2013 law was enacted.\nWe propose a different solution to the problem of the Indian court system: class arbitration. As we explain, although class arbitration is not perfect, it may better facilitate robust private enforcement than the Indian court system.
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 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 | 0,011 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,015 |
| Communication savante | 0,020 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
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 ».