Foresight in Hindsight: An Insight into Ahmed v. Stefaniu and De-Biasing Legal Evaluations of Reasonable Care
Notice bibliographique
Résumé
The recent Ontario Court of Appeal decision in Ahmed v. Stefaniu, [2006] O.J. No. 4185 (C.A.) is considered in detail. This case involved a jury verdict of negligence against a psychiatrist who had previously decided that a patient who ultimately murdered his sister ought to be a voluntary patient. Ms. Pengelley argues that hindsight bias came into play when the jury considered whether Dr. Stefaniu had met the required standard of care. Ms. Pengelley's treatise references the seminal 1975 study of psychologist Baruch Fischoff. He underlined the principle that not only did learning of the outcome create hindsight bias, but also that we appear unable to disregard such information. Educating individuals about hindsight bias and asking them to be careful not to be influenced by the information appears to have little effect. Perhaps the best explanation as to why people show hindsight bias, rests in the idea that people try to make post facto sense of the world around them. Possible solutions to these difficulties are found in bifurcated trials. This can involve the jury hearing evidence about the defendant's conduct and first making a decision about whether the requisite standard of care has been met. Then, it can hear evidence about causation and quantum of damages. Alternatively, a second jury could be asked to determine the damages issue. It is argued that Binnie J. opened the door to bifurcation in Whiten v. Pilot Insurance Co., [2002] 1 S.C.R. 595. To date, the case law indicates that Canadian trial courts should exercise bifurcation only in the clearest cases. Ms. Pengelley admits that bifurcation is not necessarily foolproof. Bifurcated trials also are not very practical tools in our overburdened judicial system. Nonetheless, counsel's awareness of potential hindsight bias will allow them to tailor their advocacy to take this key factor into consideration in order to improve their odds of success.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».