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Enregistrement W140134012 · doi:10.22329/wyaj.v28i1.4492

Judging Fairness in Class Action Settlements

2010· article· en· W140134012 sur OpenAlexaffvenue
Catherine Piché

Notice bibliographique

RevueWindsor Yearbook of Access to Justice · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDispute Resolution and Class Actions
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClass actionSettlement (finance)Human settlementContext (archaeology)Action (physics)Class (philosophy)Political scienceCivil procedureDoctrineFace (sociological concept)Economic JusticeLawLaw and economicsSociologyBusinessHistoryEpistemologyState (computer science)Social scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, I describe the face of modern civil justice and discuss four paradoxes which justify re-evaluating the role of the judge responsible for reviewing class action settlements, in light of modern judicial culture. I also critically evaluate the existing procedures applicable to the fairness review as well as the judicial role described in the caselaw and doctrine, before suggesting a revised, three-parted role for the reviewing judge in the class action settlement context. Ultimately, I suggest that to reach fairness of process and outcome in class action settlements, judges should remain active and creative in their inquisitorial assessment of proposed class action settlements. They should also remain conciliatory, participating in the search for solutions regarding the proposed settlement, always seeking to find the truth (and what is “just”) about the proposed settlement, in the utmost respect for the rights of absent class members, the respect of their interests, and the additional consideration of the interests of the defendants and of the public.

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)0,215
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,441
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2150,441
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0080,003
Études des sciences et des technologies0,0120,031
Communication savante0,0190,019
Science ouverte0,0050,012
Intégrité de la recherche0,0120,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,269 · 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.

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
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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