A Critical Reappraisal of Class Action Settlement Procedure in Search of a New Standard of Fairness
Notice bibliographique
Résumé
Class action settlements are most frequently agreed upon in a multi-party context where the majority of putative class members are unaware of the proposed settlement, of its terms and substance, or even of the class action's existence. In this context, class members' interests must be closely protected. Settlements must be thoroughly scrutinized and approved by the courts in light of a standard of fairness, supported by a list of factors relevant to its determination. Courts have developed qualitative requirements regarding the content and form of class action settlements, and they have attempted to define settlement fairness, but this exercise has produced a highly indeterminate and subjective test.In this article, the author critically reappraises the legislative standard and factors relevant to the judicial review and approval of North American class action settlements. She re-categorizes these factors into procedural and substantive fairness categories and emphasizes two golden rules of the fairness inquiry. She discusses the inadequacy of the current class action settlement judicial review process and suggests that a new standard of fairness is required. Finally, she proposes a clearer standard of fairness, which, among other things, emphasizes the respect for class action law goals and promotes a more inquisitorial role for the reviewing judge.
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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 | 0,126 | 0,156 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,056 |
| Communication savante | 0,019 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».