Notice bibliographique
Résumé
There has been a tendency during the past 30 years, in many common law jurisdictions, towards an increase in amounts of damages, both in contract and tort. Arguments for increasing awards have, for a variety of reasons, been vigorously and effectively promoted, whereas the counter-arguments have appeared weak and diffuse. The counter-arguments, therefore, deserve attention. ‘The more the better’ cannot be a principle of justice, rationality, or of sound policy. The expansion of damage awards has been assisted by the ideas that the defendant is a wrongdoer deserving of little sympathy; that wrongs should all ideally be deterred, and so it is acceptable — desirable even — that damage awards should err on the side of excess; and that damages will in any event be paid by an anonymous insurance fund and impose a real burden on no one. The third idea is inconsistent with the others, and each of the three rests on erroneous assumptions. In many cases — probably in most cases — those liable to pay damages are not personally guilty of blameworthy conduct; it is not true that all conduct giving rise to what the law calls a wrong should ideally be deterred; and all awards, even if funded by insurance, have to be paid for. These points are illustrated by considering several kinds of legal wrongs, and several different kinds of loss.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».