Compensation for Non-Economic Loss, the Tort-Liability Insurance System, and the 21st Century
Notice bibliographique
Résumé
Tort awards for non-economic loss have grown in an almost geometric progression in the United States since first recognized nearly 150 years ago. Not only have courts constantly expanded the areas in which claimants are permitted to recover pain and suffering awards, but at the same time they have liberalized the definition of pain and suffering itself This may be traced in part from the way the judicial system was designed after the American Revolution, the role of lawyers in the system, and the affluence of the country. Consequently, awards for non-economic loss have taken on ever increasing importance, an importance that does not bode well for the prospects for future adoptions of no-fault auto insurance plans that would curtail such recoveries. This article sketches historical influences on the tort-liability insurance system and summarizes modern developments in the law of damages for non-economic loss in the United States. It then raises questions regarding the prospects for adoption of the federal Choice No-Fault Auto Reform Act now pending in the U.S. Congress, a plan that would offer auto accident victims the choice of being compensated on a no-fault basis, while waiving their right to recover for pain and suffering. It concludes by offering a possible scenario of how future efforts to reform the tort-liability system in the United States may occur as we move into the 21st century.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».