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Enregistrement W2102091871

Identity verification in conveyancing: The failure of current legislative and regulatory measures, and recommendations for change

2012· article· en· W2102091871 sur OpenAlexaboutno aff
Rouhshi Low, Lynden Griggs

Notice bibliographique

RevueeCite Digital Repository (University of Tasmania) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal principles and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConveyancingLegislatureIdentity (music)Land registrationBusinessLegislative processLawPolitical scienceLand tenureAgricultureGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Defrauding land titles systems impacts upon us all. Those who deal in land include ordinary citizens, big business, small business, governments, not-for-profit organisation, deceased estates Fraud here touches almost everybody.1 The thesis presented in this paper is that the current and disparate steps taken by jurisdictions to alleviate land fraud associated with identity-based crimes are inadequate. The centrepiece of the analysis is the consideration of two scenarios that have recently occurred. One is the typical scenario where a spouse forges the partners signature to obtain a mortgage from a financial institution. The second is atypical. It involves a sophisticated overseas fraud duping many stakeholders involved in the conveyancing process. After outlining these scenarios, we will examine how identity verification requirements of the United Kingdom, Ontario, the Australian states, and New Zealand would have been applied to these two frauds. Our conclusion is that even though some jurisdictions may have prevented the frauds from occurring, the current requirements are inadequate. We use the lessons learnt to propose what we consider core principles for identity verification in land transactions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,154
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,193
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,817

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1540,193
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0150,057
Communication savante0,0360,039
Science ouverte0,0090,011
Intégrité de la recherche0,0250,025
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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