Accommodating ethnic and cultural factors in damages for personal injury
Notice bibliographique
Résumé
In 1991, Fahmo Adan, her husband and three children came to Canada from Somalia and settled as refugees. Three months later, Ms. Adan approached Dr. Bernard Davis, an obstetrician and gynaecologist, regarding her fourth pregnancy. Six months later she gave birth to a healthy daughter. Ms. Adan then suffered recurring perineal pain. Dr. Davis eventually performed a tubal ligation resulting in permanent sterilization of Ms. Adan, which cured her of recurring pain. In 1992, Ms. Adan's three year old daughter died as the result of an accident, and soon after this event her husband left her. On a subsequent visit to Dr. Davis concerning recurring menstrual problems, Ms. Adan learnt of her earlier sterilization. Ms. Adan, who could neither read, write, nor speak English, had always been accompanied by an interpreter to her medical appointments. She commenced a negligence action against Dr. Davis on the grounds that he had failed to secure her informed consent to a procedure that lead to her permanent t Professor of Law, Faculty of Law, University of Windsor, and of the Faculty of Law, University of Auckland. A preliminary draft of this paper was first given at the Fourth Remedies Forum, Louis Brandeis Law School, University of Kentucky, (Louisville, Kentucky, November 2005) and at the Obligations Ill conference, T.C. Beime School of Law, University of Queensland (Brisbane, Queensland, July 2006). 1 wish to thank the assistance of Drew Sinclair and Michael Noonan, my research students, both of whom were generously funded by the Law Foundation of Ontario, and the comments of two anonymous referees.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».