Notice bibliographique
Résumé
The article considers the apparent tension between contract’s strict liability doctrine with respect to performance and the general moral precepts that liability should track fault and that one should internalize the costs of one’s own choices, but not the costs of arbitrary misfortune. By making contractors strictly liable for their failure to perform, the law attributes greater responsibility to agents than these moral principles seem to countenance – namely by according them legal responsibility for events or outcomes for which they bear no fault. Those precepts, however, are couched at a highly abstract level that is more appropriate for blame and punishment than for the sort of responsibility that contract law assigns. In the article, I defend the strict liability doctrine as a philosophically interesting default rule that supports trusting relationships between the parties and lays the groundwork for a healthier moral cooperative relationship between contracting parties than a fault-based system would. Strict liability norms relieve the promisee of pressures to supervise and intrude upon the promisor during performance and so eliminate some of the impetus to cultivate and display attitudes and behaviours of distrust. In turn, strict liability encourages the promisors to assume full responsibility for a project and by relieving promisees of pressures to intrude on the promisor gives the promisor a greater arena of autonomy in which to operate. While fault-based liability rules may encourage displays of distrust and sow the seeds of conflict, strict liability rules assign responsibility in ways that encourage trust and other components of healthy moral relationships. However, conceiving strict liability in this way brings out an internal tension between the justification of strict liability in contract and broad construals of the duty to mitigate, a doctrine that places the burden of self-help on disappointed promisees. As I will argue, broad construals of the duty to mitigate work at cross-purposes with the moral functions of a strict liability regime, offering further reasons to interpret the duty to mitigate narrowly.
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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 | 0,012 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».