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 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».