Normativity, Fairness, and the Problem of Factual Uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
This article concerns the problem of factual uncertainty in negligence law. We argue that negligence law's insistence that fair terms of interaction be maintained between individuals--a requirement that typically manifests itself in the need for the plaintiff to prove factual or "but-for" causation--sometimes allows for the imposition of liability in the absence of such proof. In particular, we argue that the but-for requirement can be abandoned in certain situations where multiple defendants have imposed the same unreasonable risk on a plaintiff, where the plaintiff suffers the very sort of harm that rendered the risk unreasonable, and where the plaintiff cannot prove which of the defendants was the but-for cause of her loss. This approach provides one way to understand the Supreme Court of Canada's recent decision in Resurfice Corp. v. Hanke. We find support for our approach in various concepts that underlie negligence liability quite generally. These underlying concepts are normative in nature, and manifest core notions of justice and fairness. We argue that approaches to the problem of factual uncertainty that appeal to such normative principles to make sense of atypical cases of causation are in no way inconsistent with the nature and structure of negligence law. Rather, the opposite is true: in taking negligence law seriously as law, such approaches are instead reflective and supportive of it.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».