Using Arbitration to Eliminate Consumer Class Actions: Efficient Business Practice or Unconscionable Abuse?
Notice bibliographique
Résumé
Companies are increasingly drafting arbitration clauses worded to prevent consumers from bringing class actions against them in either litigation or arbitration. If one looks at the form contracts she receives regarding her credit card, cellular phone, land phone, insurance policies, mortgage, and so forth, most likely, the majority of those contracts include arbitration clauses, and many of those include prohibitions on class actions. Companies are seeking to use these clauses to shield themselves from class action liability, either in court or in arbitration. This article argues that while the unconscionability doctrine offers some protections, case-by-case adjudication is a costly means of attacking class action prohibitions. Thus, this article proposes that the interests of both public policy and efficiency would be better served by federal legislation prohibiting companies from precluding consumer class actions. This article has been cited by the Canadian Supreme Court in Seidel v. TELUS Communications Inc., 2011 SCC 15 at para. 166 (Mar. 18, 2011) (LeBel & Deschamps, JJ., dissenting).
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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 | 0,038 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,037 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».