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Enregistrement W1573667871

Offer-of-Judgment Rules and Civil Litigation: An Empirical Study of Automobile Insurance Litigation in the East

2006· article· en· W1573667871 sur OpenAlexaff
Albert Yoon, Tom Baker

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLaw, Economics, and Judicial Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCivil litigationObstacleCivil procedureLawDispute resolutionState (computer science)American ruleFederal Rules of Civil ProcedureLitigation risk analysisSummary judgmentActuarial scienceBusinessPolitical scienceLaw and economicsEconomicsAccountingComputer scienceAudit
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Legal scholars have long debated the efficacy of offer-of-judgment rules in promoting the resolution of civil disputes. Unfortunately, measuring the rules' effect in actual litigation has proven difficult because federal and most state courts adopted a version that has long been in place and is generally regarded as toothless and inconsequential. This Article overcomes this measurement obstacle by studying the recent experience of New Jersey, which in 1994 allowed bilateral pre-trial offers with uncapped attorneys' fees as a cost-shifting measure. Using individual-level data from a large national insurer, we analyze insurance-based suits filed in New Jersey and neighboring states between 1992 and 1997. We find that in the aftermath of the rule revision damage awards did not significantly change, but litigants took systematically less time to resolve their disputes and markedly lowered their attorneys' fees for the insurer. These findings suggest that offer-of-judgment rules, if properly designed, can provide an effective and arguably social welfare-enhancing mechanism for resolving civil disputes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,880

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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