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Enregistrement W2300613460

Canadian, English, and Australian Judges Faced with Causal Uncertainty in Medical Liability Cases (Le Juge Canadien, Anglais Et Australien Devant L’Incertitude Causale En Matière De Responsabilité Médicale)

2014· article· fr· W2300613460 sur OpenAlexaffabout
Lara Khoury

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCausationLiabilityPlaintiffLawPolitical scienceSupreme court
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

English Abstract: In this paper the author discusses the treatment of uncertain causation in medical liability cases decided by the highest courts in Canada, England, and Australia. The author specifically focuses on judicial reasoning with regard to three particular concepts: creation of or increased risk, knowledge of causal facts, and loss of chance. A review of this case law reveals that these courts generally decline to find causation or liability proven on the basis that the defendant increased the risk of injury. Also marginal are those instances in which causation has been inferred on the basis of the particular knowledge of the defendant. The Supreme Court of Canada has drawn such inferences only where the defendant has particular knowledge of the causal facts and, by his or her own negligence, has rendered the evaluation of the causal link impossible. Finally, this text addresses the recent treatment of loss of chance in medical liability cases, observing that all the courts studied have rejected this approach. This brief review sheds light on the observation that, despite being sensitive to difficulties plaintiffs face in proving uncertain causation in medical liability cases, the courts studied continue to take orthodox approaches to causation. This study also allows the reader to observe the important place that comparative law has played in the high court decisions rendered in this field.French Abstract: IL’auteure examine le traitement de l’incertitude causale dans les affaires de responsabilite medicale decidees par les tribunaux de derniere instance au Canada, en Angleterre et en Australie. Elle se penche notamment sur le raisonnement judiciaire a l’egard de trois concepts particuliers, soit la creation ou l’augmentation du risque, la creation fautive de l’incertitude causale et la perte de chance. Une analyse de cette jurisprudence permet de constater que la possibilite de trouver la causalite ou la responsabilite prouvee sur la base de l’augmentation du risque de prejudice par le defendeur est generalement rejetee en matiere medicale. Quant au raisonnement permettant d’inferer la causalite lorsque le defendeur possede une connaissance particuliere des faits et que, par sa faute, il a rendu impossible l’evaluation du lien causal, il fut marginalement applique par la Cour supreme du Canada. Enfin, le texte s’attarde au traitement recent de la perte de chance en matiere medicale et constate son rejet par tous les tribunaux d’instance superieure etudies. Cette breve etude montre que, malgre l’expression d’une sensibilite a l’egard des difficultes rencontrees par les demandeurs dans la preuve de la causalite medicale en presence d’incertitude, les approches judiciaires dans les ressorts etudies demeurent orthodoxes. L’etude permet egalement de realiser la place importante que tient le droit compare dans les decisions recentes des tribunaux superieurs dans le domaine.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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