Harmonising insolvency law in the <scp>EU</scp>: New thoughts on old ideas in the wake of the <scp>COVID</scp>‐19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While the harmonisation of insolvency law in the European Union (EU) has been a top priority on the European institutions' agenda in the last decade, it is well known that this endeavour has been slow and has often met resistance from the Member States. The COVID‐19 pandemic revealed that top‐down harmonisation of insolvency (i.e., introduced at EU level) has been temporarily halted. The urgency to control or mitigate the economically and financially destructive effects of the pandemic has, nevertheless, forced European governments to adopt domestic strategies and laws in the area of insolvency. Interestingly, however, such measures show that insolvency and restructuring law responses to the COVID‐19 pandemic, albeit largely uncoordinated, reflect a phenomenon of bottom‐up harmonisation (i.e., introduced by Member States) indicating a convergence towards common approaches. This paper interrogates the insolvency law responses to the COVID‐19 pandemic in six European countries (Denmark, France, Germany, Italy, The Netherlands, the United Kingdom). It uncovers the inadequacy of the EU's harmonisation language, and the limits of harmonisation strategies in insolvency and restructuring law. Finally, it promotes the formulation of a wider‐encompassing definition of “legal harmonisation”.
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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 | 0,020 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,039 |
| Communication savante | 0,020 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».