Additional Compensation to Representative Plaintiffs in Ontario: Conceptual, Empirical and Comparative Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
In January 2014 Ontario’s class action regime turned 21; and several months before this important milestone the Law Commission of Ontario initiated a review of the operation of this regime. It is therefore a perfect time for commentators to make a meaningful contribution to the country’s class action and access to justice jurisprudence by providing scholarly reviews of some of the more important and/or challenging dimensions of the way this regime has operated over the last 21 years. These contributions are even more desirable (if not essential) in those areas of class action practice that have, to date, been largely ignored by scholars and commentators despite the fact that they raise important practical and conceptual issues and have an impact on the ability of this class action regime to attain the crucial aims of access to justice, judicial economy and behaviour modification that it was designed to secure. The aim of this article is to provide an empirical, conceptual and comparative study of one such issue, namely, whether and to what extent persons who file class action proceedings in Ontario, on behalf of similarly situated claimants, should receive additional compensation if a successful outcome is secured for these claimants.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».