A critical analysis of India's pre‐pack regime for <scp>MSMEs</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hybrid restructuring procedures, such as pre‐packs, have been encouraged to deal with an expected increase in insolvent firms in the aftermath of the COVID‐19 pandemic. Pre‐packs have been gaining popularity as a restructuring mechanism across the world. India too introduced a pre‐packaged insolvency resolution process for micro, small and medium enterprises (MSMEs) in April 2021. This article first provides a brief overview of the pre‐pack models employed in certain other jurisdictions such as the United States of America, United Kingdom and Singapore with a view to understanding the key features of pre‐pack models and how they have been operationalised in these jurisdictions. It then briefly discusses other restructuring avenues, that were available to a corporate debtor in India, and the circumstances that led up to the introduction of pre‐packs in India. Finally, it provides a detailed overview of the Indian pre‐pack regime and evaluates its effectiveness for MSMEs, potential issues that may cause delays in the process and how the current pre‐pack regime can be further streamlined. It argues that some of the procedural requirements and features of the Indian pre‐pack regime may not be suitable for MSME insolvencies.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».