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Enregistrement W7024457087

Sandbagging in Canadian Law and Practice

2024· article· en· W7024457087 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconductivity in MgB2 and Alloys
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArgument (complex analysis)CertaintySilenceDefault ruleFace (sociological concept)Consistency (knowledge bases)Misappropriation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the language of mergers and acquisitions, “sandbagging” refers to situations in which a buyer brings an indemnification claim for a breach of the seller’s representations and warranties that the buyer was aware of prior to closing. In contractual negotiations, sellers often argue that sandbagging allows unscrupulous buyers to reduce the agreed-upon purchase price by abusing the indemnification mechanism. For their part, buyers argue that sandbagging can protect their legitimate contractual interests, particularly in cases where a seller seeks to dispute a valid indemnification claim. This tension between buyers and sellers is heightened by the fact that the legal status of sandbagging in Canada is unclear. Although transactional lawyers generally believe that courts will enforce clear “pro” or “anti” sandbagging provisions—i.e., contractual provisions that expressly permit or forbid sandbagging—whether courts will permit sandbagging in the face of contractual silence is uncertain. In light of this uncertainty, this article argues that courts should adopt a clear “pro-sandbagging” default rule in cases where the acquisition agreement is silent. Although sandbagging is controversial, this article argues that there are important practical and economic reasons to allow buyers to bring indemnification claims for contractual breaches of which they allegedly had knowledge. My central argument is that a pro-sandbagging default rule is economically efficient in that it (1) facilitates the informational purpose of contractual representations and warranties and (2) reduces ex post litigation costs. By interpreting the terms of M&A agreements strictly—thereby allowing sandbagging—courts can increase legal certainty while facilitating the production of valuable information, ultimately benefiting both buyers and sellers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0350,019
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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