The Downside of Preclusion: Some Behavioural and Economic Effects of Cause of Action Estoppel in Civil Actions
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of the present article is to draw attention to the drawbacks of preclusion, especially of the rules of cause of action estoppel. The article challenges the traditional assumption that the rule of cause of action estoppel increases efficiency by introducing some economic and behavioural effects of the rule, especially the effects of the rule against splitting a single claim or cause of action. Analysis of the effects of cause of action estoppel has three major methodological goals: (a) to re-examine the rule in light of the behaviour modification model, (b) to evaluate the economic efficiency of the rule and its effect on the cost of litigation, and (c) to consider the influence of the rule on the chances of reaching a settlement. The article discusses the problematic incentives of litigating parties under the current Anglo-American rule of cause of action estoppel, and some of its harmful effects on the conduct and cost of litigation as well as on the chances of reaching a settlement. The article shows that, in many cases, the cause of action estoppel rules have undesirable effects on the conduct of litigation, including stimulating overlitigation in the initial action. Furthermore, the rule against splitting a single cause of action does not always contribute to an economically efficient legal system, and reduces the chances of reaching a settlement, which has a harmful effect on both the economic and behavioural aspects of litigation. By contrast, allowing the splitting of a single cause of action can significantly increase the litigants’ incentives to settle, providing the parties with opportunities for employing useful settlement strategies.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».