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)
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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.
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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 ».