Lost Synergies and M&A Damages: Considering Cineplex v Cineworld
Notice bibliographique
Résumé
What is the appropriate remedy when an M&A transaction fails to close because of the acquirer’s breach of contract? Even before the controversy surrounding Elon Musk’s proposed acquisition of Twitter in the US, this question arose recently in Canada. In Cineplex v Cineworld, the Ontario Superior Court of Justice awarded $1.24 billion in damages based upon the target’s loss of anticipated synergies. This article highlights the problems with this approach, including conceptual and reliability issues with calculating and apportioning synergies to one entity in a business combination and significant variation in the availability and size of damages depending on transaction structuring and the financial or strategic nature of the buyer or deal. To avoid many of these issues and provide more consistent outcomes, we argue that courts should award specific performance, where feasible, or alternatively loss of consideration to shareholders as the seller’s or target’s damages. This latter measure best approximates the target corporation’s lost bargain and expectations and has the least reliability issues.
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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 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,014 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».