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Enregistrement W1522329692

Coping with Complex Causation Information in Personal Injury Cases

2013· article· en· W1522329692 sur OpenAlexaffabout
Erik S. Knutsen

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal principles and applications
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCausationTortPlaintiffDoctrinePsychologyPersonal injuryBlameLawComputer securitySocial psychologyLiabilityPolitical scienceComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nowadays, everything is always someone else’s fault. In the fault-based tort system in Canada, that often translates into injury cases exhibiting greater tendencies for presenting with complex information about how an injured victim’s injuries were caused. In many instances, the additional causation information is unwanted, irrelevant and muddies the task of applying causation doctrine to the facts of a particular case. This unwanted information about causation that distracts from the application of causation law to case facts can be thought of as “causal noise.” It needlessly complicates an already complicated process. Injured accident victims often have pre-existing injuries or health conditions that confounds the causal inquiry necessary in order to bring a tort claim under negligence law. Some victims have the misfortune of experiencing multiple, successive accidents over time which affect end result injuries and the healing process. It can often seem impossible to sort out the multiple causal factors – both negligent and non-negligent – that result in an injured victim’s total constellation of symptoms comprising his or her injury. These multiple competing and contributing causal factors can make up causal noise. Their very existence distracts the fact-finder and litigants with complicated legal doctrine and intricate factual scenarios when, in fact, the inquiry is supposed to be one about the effect of the defendant’s at-fault behaviour on the plaintiff. This article attempts to offer some solutions to containing causal noise by simplifying the thinking about causation so as to maintain tort law’s fault-based compensatory goals.Part I of this article is a causation primer, discussing the present development of causation doctrine in Canadian negligence law. This Part sets the backdrop for the normative discussion to follow. Part II of this article touches on a number of issues germane to personal injury cases including which doctrinal test to use – “but for” or material contribution – and how to compartmentalize the “but for” test into an understandable concept useful in cases exhibiting causal noise. Additionally, the article advocates for trial judges to revitalize the approach of drawing causal inferences in cases involving causal draws, which are cases where the evidence appears equally balanced, but insufficient, for both plaintiff and defendant to prove causation to the requisite degree. Finally, the article sketches a framework for sorting out causal noise in difficult cases involving multiple competing causal factors. The framework is applicable not only in terms of causation but also in terms of assessing a defendant’s responsibility for the extent of a victim’s harm and the responsibility to pay for that harm.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0060,008
Communication savante0,0090,021
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2013
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