Causation, Contribution and Clements: Revisiting the Material Contribution Test in Canadian Tort Law
Notice bibliographique
Résumé
In 2007 the Supreme Court of Canada articulated a test of material contribution to risk as an alternative to sine qua non in the Canadian law of causation. The test elucidated in Resurfice v. Hanke was designed to address situations in which application of the but-for standard would produce injustice because of the existence of intractable uncertainty unconnected to the merits of the plaintiff’s case. In scenarios involving poorly understood technologies, the quest for proof of cause on a balance of probabilities may be a Quixotic one. In such cases, it makes sense to impose liability on defendants who have negligently created a risk of the kind that ultimately materialized. The 2010 decision of the BC Court of Appeal in Clements (Litigation Guardian of) v Clements drastically narrowed the scope of the material contribution exception set out in Hanke, and replaced a principled test with an arbitrary, categorical approach. The author argues that the Hanke test strikes an appropriate balance between the interests of plaintiffs (compensation) and the public (deterrence) on the one hand, and fairness to defendants on the other.
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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 | 0,025 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,049 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».