Private Law Responses to Domestic Violence: The Intersection of Family Law and Tort
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the progressive possibilities presented by two areas of private law – family law and tort law – in achieving economic justice for women who have been victims of domestic violence. The author first considers the role spousal support law might play in providing economic redress following abuse. While the Supreme Court of Canada’s decision in Leskun v. Leskun suggests that a court might consider the consequences of spousal misconduct when making a support order, courts remain reluctant to use support awards to address the economic impact of abuse. By contrast, tort law may appear to provide a more responsive framework for battered women. Women may use the tort of battery to seek damages to compensate for direct financial impact of the violence (e.g. medical expenses) and for indirect economic harm (e.g diminished employability). However, the challenges inherent in bringing a successful tort action mean that women rarely succeed in achieving compensation. The author concludes by considering other options (e.g. a public compensation scheme) which may be a solution for women seeking financial compensation for the harms suffered at the hands of a violent spouse.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,034 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| 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 ».