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Enregistrement W4221039371 · doi:10.1002/iir.1456

Building bridges in China for a more harmonious society: Origins and evolution of personal insolvency in Taiwan and Shenzhen

2022· article· en· W4221039371 sur OpenAlexvenueno aff
Jason J. Kilborn

Notice bibliographique

RevueInternational Insolvency Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Insolvency and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaMainland ChinaBankruptcyInsolvencyLegislationPolitical scienceSuccessor cardinalStatuteLawEconomyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A much‐heralded new law in Shenzhen, China, is not nearly as new as it might appear. The law's past offers revealing and important lessons for its successful future. Effective from March 2021, the ground‐breaking Shenzhen personal bankruptcy regulation is an impressive monument of Chinese legislation, but, contrary to what has been commonly announced, it is not the first Chinese personal insolvency law. Rather, Shenzhen's statute was founded on, and still reveals vestiges of, a predecessor law with a rich background of informative development. The origin law emerged 13 years earlier across the Strait in Taiwan. Although it was originally based on this Taiwanese law, the Shenzhen successor has powerfully evolved to take into account lessons from earlier struggles in Taiwan and the rest of the world, as catalogued in a landmark report by the World Bank. The Shenzhen model thus embodies an especially elegant product of building bridges from common experience in both East and West leading toward common goals. This article charts the progression of policy choices and results in Taiwan, through the decades of trial and error analyzed in the World Bank report, and culminating in the state‐of‐the‐art new Shenzhen regulation, which is poised for potential rollout to all of Mainland China.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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