Confusion About Causation in Insurance: Solutions for Catastrophic Losses
Notice bibliographique
Résumé
The current state of the law with respect to concurrent causation in insurance produces unpredictable results. The insurance system may not reliably function in the wake of a large scale multi-causal disaster - a hurricane, earthquake, or terrorist strike - that causes widespread losses to many policyholders at once. Courts, parties, and academics alike are challenged in evaluating a particular cause in a causal chain of events in the context of an insurance contract. To add to the complexity, insurers often attempt to contract around the rules, with inconsistent success. This article attempts to create a solution for solving concurrent causation disputes in insurance. Underpinning the proposed legal rules in this article are the important analytic and conceptual differences between causation in tort and causation in insurance. The article proposes the adoption of two distinct immutable legal rules for resolving concurrent causation insurance disputes. The choice of legal rule necessarily depends first on a sensible, predictable analysis of the various concurrent causes that brought about a potentially insured loss. Courts and parties need to be able to discuss the contractual relevance of various competing concurrent causes with reference to a contractual, not tort, context. The proposed analysis proceeds first by examining concurrent causes in a given loss scenario on two dimensions: the temporal and the sufficiency dimensions. Next, the analysis must also determine the involvement and necessity of each cause in the end result loss claimed by the insured. Finally, the analysis requires an examination of the sufficiency of the end result effect of the concurrent causes. The article proposes two immutable legal rules based on whether or not a concurrently caused loss results from separate, discrete causes or reciprocal, indivisible causes. These two rules are aimed to longitudinally incentivize insurers to draft more efficient contractual language dealing with concurrent causation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».