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Enregistrement W2400367739 · doi:10.7202/1038707ar

Fiduciary Duties, Conflict of Interest, and Proper Exercise of Judgment

2017· article· en· W2400367739 sur OpenAlexvenueno aff
Remus Valsan

Notice bibliographique

RevueMcGill Law Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal principles and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFiduciaryDiscretionConflict of interestDutyLaw and economicsArgument (complex analysis)LawDefeasible estateDuty of loyaltyPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the foremost problems of fiduciary law theory is the imprecise understanding of what a situation of conflict of interest involves. The mainstream contemporary legal literature on fiduciary duties is premised on the dual assumption that, on the one hand, humans are inclined to act self-interestedly and, on the other hand, they are too weak to consciously resist this urge while managing another person’s interests. Although these assumptions may be true in many cases of breach of fiduciary duties, they do not suffice to explain why fiduciary duties are imposed in situations where a fiduciary’s good faith and honesty cannot be questioned. This article proposes a novel understanding of the notion of conflict of interest. Building on insights from cognitive psychology, behavioural economics, and philosophy, this article defines a conflict of interest as the situation where a person, who has a duty to exercise judgment for the benefit of another, has an interest that tends to interfere with the proper exercise of his or her discretion. The emerging interdisciplinary theory of conflicts of interest shows that personal or extraneous interests interfere with a decision maker’s judgment in unpredictable ways, despite the decision maker’s honest efforts to keep them aside. This theory offers a more persuasive rationale for the strictness of fiduciary liability. It also offers a potent argument against the recent calls to relax the strict fiduciary regime in commercial contexts.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,056
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,167
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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