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Enregistrement W2588559877

You Can't Fire Me: The Problems with Wrongful Dismissal Damages in Canada

2017· article· en· W2588559877 sur OpenAlexaffabout
Chenyang Li

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal principles and applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDismissalDamagesUnfair dismissalLawLabour lawContext (archaeology)WarrantCommon lawPlaintiffPolitical scienceBusinessLaw and economicsEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The assessment of wrongful dismissal damages in Canadian law has long been governed by the principles established in Bardal v Globe & Mail Ltd. Although this model of analysis has been met with near universal approval in every decision-making forum in Canada, the principles underlying Bardal warrant further discussion. This work focuses on the contractual core of employment disputes and analyzes the interpretive framework for common law claims for wrongful dismissal. It will show that the traditional law of private remedies has been distorted in the context of wrongful dismissal as a result of the wholesale adoption of the Bardal Factors. The Bardal approach requires courts to depart from traditional doctrines of remedies and contract law and extends beyond the traditional goal of restitutio in integrum to a distributive theory of damages. This ultimately results in outcomes that depart from the original goal of wrongful dismissal remedies: protecting society’s vulnerable workers from unfair employment practices. This paper will suggest that damages from the breach of the employment contract should be objectively assessed from the intention of the parties at the time of contract formation. The courts in Lazarowicz and Bartlam have provided useful guidance with respect to how this method can be successfully applied. Returning to the goal of restitutio in integrum and corrective justice in wrongful dismissal damages would provide needed predictability and stability in employment relationships.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0320,010
Communication savante0,0130,003
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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