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Enregistrement W2771094306 · doi:10.7202/1043160ar

Understanding Fiduciary Duties and Relationship Fiduciarity

2018· article· en· W2771094306 sur OpenAlexaffvenue
Leonard I. Rotman

Notice bibliographique

RevueMcGill Law Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal principles and applications
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFiduciaryJurisprudenceScholarshipLawFoundation (evidence)Political scienceLaw and economicsSociologyEpistemologyPhilosophyDuty

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How well do we truly understand the legal concepts we regularly use and discuss? Truly understanding a legal concept necessitates understanding why it exists, what it was constructed to accomplish, and the purpose or purposes it was intended to facilitate. A lack of attentiveness to that raison d’être results in the loss of connection between the concepts and their underlying rationales. The divorce between legal concepts and their philosophical foundations renders the former susceptible to manipulation and misuse as they lose their connection to their philosophical and doctrinal foundations and subsequently become more and more unintelligible. As it presently sits, fiduciary jurisprudence is one of the most confused and least understood areas of contemporary law. This is not a new development, but one of long standing. Jurisprudence and legal commentary indicate that both lawyers and judges misuse fiduciary principles for reasons inconsistent with fiduciary law’s conceptual foundation. The primary purpose of this article is to enhance the understanding of fiduciary duties and relationship fiduciarity by promoting a more robust understanding of the fiduciary concept centred upon its foundational raison d’être. In the process of establishing a stronger philosophical and doctrinal base for the fiduciary concept, the article will also contemplate the contributions provided by of one of the more recent additions to fiduciary law scholarship, authored by Remus Valsan and published in a recent issue of this same law journal.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0070,048
Communication savante0,0120,020
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0060,006
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 Opus0,265
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,095 · 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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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