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Enregistrement W2611272792

The Fictitious Payee After Teva v. BMO: Has the Pendulum Swung Back Far Enough?

2016· article· en· W2611272792 sur OpenAlexaffabout
Benjamin Geva

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Systems and Judicial Processes
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChequeAccounts payableBusinessPaymentNegotiable instrumentAccountingFinanceComputer scienceComputer security
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under Section 20(5) of the Bills of Exchange Act (‘‘BEA s. 20(5)”) where on a bill of exchange ‘‘the payee is a fictitious or non-existing person, the bill may be treated as payable to bearer.” A bill of exchange includes a cheque. Where BEA s. 20(5) applies to a cheque, its effect is to reallocate forged endorsement losses from banks involved in the collection and payment of the cheque to the drawer. Quite recently, in commenting on Raza Kayani LLP v. Toronto-Dominion Bank, I highlighted the ongoing confusion in the judicial interpretation of BEA s. 20(5) (‘‘Kayani Comment”). That comment does not appear to have been available to the judges of the Ontario Court of Appeal in subsequently rendering their judgement in Teva Canada Ltd. v. Bank of Montreal (‘‘Teva”). At the same time, in invoking a policy rationale, in addition to relying on a precedent, the Court in Teva acknowledged my position as had been already expressed in a previous writing on the subject. It thus recognized that as regards to cheque fraud committed by an insider in and on a corporate drawer BEA s. 20(5) is to be interpreted as allocating losses to ‘‘the drawer, who typically is better positioned to discover the fraud or insure against it.” Accordingly, the Court in Teva distinguished Boma Manufacturing Ltd. v. Canadian Imperial Bank of Commerce (‘‘Boma”) and thus restored a measure of consistency between law and good policies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,242 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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