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Enregistrement W4285697200 · doi:10.53724/lrd/v4n3.04

Business Judgment Rule: Defense for the Directors in Cases of Alleged Breach of Duties

2020· article· en· W4285697200 sur OpenAlexaboutno aff
Priya Kumari, Rishi Kumar

Notice bibliographique

RevueLegal Research Development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Insolvency and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness judgment ruleDoctrineCorporationLawDutyDuty of careDue diligenceContext (archaeology)Companies ActCorporate lawDiligenceBusinessPolitical scienceFiduciaryManagementEconomicsHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article researchers will explain about Business Judgment Rule and how it can be used as a defence by the directors’ of the corporation. In simple language it can be said that the “Business judgment rule” is nothing but a judicially evolved doctrine derived out of case laws in the field of corporate laws. This doctrine has its origin in USA followed by U.K. The rule is in use in some form or the other in the common law countries e.g. whales, Australia, Canada, India &c. Australia has codified this rule under sec.1180(2) Corporations Act 2001, in South Africa Companies Act 71 of 200 section 76(4) provides for director’s duty to work towards best interest of the business with due care, skill and diligence, in India section 166(2) of Companies Act, 2013 requires that for the benefit of different constituencies of a company a director must act bona fide to promote the object of the company. The Business Judgment Rule tries to protect the directors of the company by creating a safe harbour for those who works for the betterment and interest of the corporations in an honest manner and in good faith. The scope of the paper is restricted to mainly US decisions, which has seen the greatest development in interpreting cases, though certain important landmarks in the Indian and UK context have also been referred to. The paper is limited by secondary sources such as books, articles and reports available on the subject.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,176 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2020
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