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Enregistrement W7015131387

THE ROLE OF PUBLIC REGISTRY SYSTEMS IN RISK ASSESSMENT: A COMPARATIVE ANALYSIS OF THE PERSONAL PROPERTY SECURITY ACT AND UNIFORM COMMERCIAL CODE ARTICLE 9

2022· dissertation· en· W7015131387 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and International Contract Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransactional leadershipPersonal propertyProperty (philosophy)Context (archaeology)Database transactionUniform Commercial CodeTransactional analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus of this thesis is on the central role that registration plays in modern systems regulating secured and related transactions involving personal property and the extent to which an effective registry system reduces legal risk and associated transactional costs to persons taking interests in personal property. The thesis focuses on two types of systems, the registry system associated with The Saskatchewan Personal Property Security Act and the filing system associated with the Texas version of Article 9 of the United States of America Uniform Commercial Code.\nThe outcome of this comparison is the conclusion that the approach contained in the Saskatchewan system is more effective at facilitating risk assessment associated with transactions involving security interests in personal property. The major considerations in reaching this conclusion are the Saskatchewan Personal Property Registry’s centralized structure, low transactional cost, and user-friendly configuration. By comparison, the UCC Article 9 ‘filing’ or ‘open drawer’ system is bifurcated and its structure imposes high transactional costs on its users. Further, unlike the SPPR, the Article 9 system is designed primarily to facilitate commercial lending and does not address some important registry concerns that arise in the context of secured transactions involving consumer goods.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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