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Enregistrement W2237135869

Mortgage Fraud, the Land Titles Act and Due Diligence: The Rabi v. Rosu Decision

2008· article· en· W2237135869 sur OpenAlexaffabout
Jassmine Girgis

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal principles and applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDue diligenceAppealLawReal estateBusinessLegislative intentDoctrineDatabase transactionLegislatureLaw and economicsEconomicsActuarial scienceFinancePolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Real estate fraud has become a very real threat in Ontario. A product of an increasingly common crime, identity theft, real estate fraud occurs when homeowners' titles are fraudulently transferred, and mortgages are registered against those titles, all without the homeowners' knowledge or consent. By the time a homeowner discovers the occurrence of the fraudulent purchase, the fraudster has run off with the mortgage funds, leaving two innocent parties, the homeowner and the mortgagee, with a mortgage charge on the property that must be shouldered by one of them. That is precisely what happened in Rabi v. Rosu. While Rabi v. Rosu is a trial court judgment, it is significant for three reasons. First, it circumvented the application of a very similar Ontario Court of Appeal decision, CIBC Mortgages Inc. v. Chan that, under the doctrine of precedent, should have been followed. Second, it determined that the common law will prevail under the Land Titles Act unless a different legislative intention is indicated and that the theory of deferred indefeasibility governs in the Act. Finally, the decision in Rabi v. Rosu imported a concept of due diligence into the Land Titles Act, the implications of which will require money lenders to double check every mortgage transaction on which they sign off in the future. This article discusses the importance of Rabi v. Rosu in the area of mortgage fraud and outlines the most recent amendments to the Land Titles Act.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,012
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0150,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,278 · 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
GenreAutre

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
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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