The law and economics of lockdown mitigation: Bankruptcy errors in the <scp>United Kingdom</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The United Kingdom Government has undertaken unprecedented economic activity to support UK business during the COVID‐19 pandemic. This article applies the law and economics of corporate bankruptcy to these provisions. In particular, it examines whether legal responses to the pandemic encourage Type I bankruptcy errors (where a company that could be saved enters a terminal insolvency process) or Type II bankruptcy errors (where a company that could not be saved avoids a terminal insolvency process). Whilst more could undoubtedly have been done, it seems that the UK Government's actions to avoid Type I errors arising from the pandemic may have caused Type II errors. More pertinently, it is almost impossible for the UK Government to lift these protections in a neutral way – if all are uniformly lifted too soon, then this will result in Type I errors; if all are uniformly lifted too late, then this will result in Type II errors. It is impossible and undesirable to decide when to lift protections on a case‐by‐case basis, and any attempt to selectively lift protections results in the UK Government deciding which sectors have advantages post‐COVID‐19 and which do not. Accordingly, in setting and lifting legal protections, the UK Government finds itself a key market actor in deciding the post‐COVID‐19 shape of the UK market.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».