A Negative Pledge as an Alternative Solution to Achieve the Pari Passu Pro-Rata Parte Principle
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between creditors and debtors is unique. Creditors need debtors as customers and bind them in credit agreements. Creditors tend to be suspicious of debtors as debtors selectively disclose information. This relationship follows the agency theory. Creditors always want a fair and equal position with other creditors. This research is unique in discussing the situation between creditors in the concept of negative pledge and pari passu pro-rata parte. Aside from that, the study also observes the relationship between creditors and debtors in credit agreements and discusses solutions that can be given by debtors to creditors so that the pari passu pro-rata parte principle can be achieved. The pari passu pro-rata parte principle is regulated in the Indonesian Civil Code article 1131 - 1132 and Law on Bankruptcy article 176 jo. 189. The methodology used is the normative juridical method, specifically hermeneutics and idiographic from the economic and financial perspective. The research concluded that debtors and creditors could ensure a fair and equal position by implementing negative pledge through Master Credit Agreement and Security Sharing Agreement. Future research should study on the role of curators and judges as key people to keep the concept of negative pledge running well.
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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 | 0,014 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,023 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».