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Enregistrement W2792894764

By All Unlawful Means? An Inquiry into the Scope of the Unlawful Means Tort

2018· article· en· W2792894764 sur OpenAlexaffvenueabout
Vincent J. Iacono

Notice bibliographique

RevueDalhousie journal of legal studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal principles and applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertaintyTortLawPlaintiffEconomic JusticeInterpretation (philosophy)Supreme courtScope (computer science)LiabilityLegal certaintyLaw and economicsPolitical scienceSociologyPhilosophyComputer scienceEpistemology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The nature, rationale, and scope of the tort of unlawful interference with economic relations, or ‘unlawful means’ for short, was recently clarified by the Supreme Court of Canada in the AI Enterprises v Bram Enterprises ruling. Justice Cromwell, writing for a unanimous Court, held that the definition of ‘unlawful means’ required to establish liability must be interpreted narrowly. Potentially tortious acts are therefore only unlawful if they are actionable by the third party or if they would have been actionable had they caused the third party a loss. Especially given its turbulent history, Justice Cromwell’s main concern throughout his opinion is to ensure the certainty and predictability of the tort’s application. In this respect, his approach is laudable. The author argues, however, that Justice Cromwell’s interpretation of the term ‘unlawful’ is simply too narrow and may have the effect of restricting otherwise valid plaintiff claims against defendants who have acted immorally, outrageously, and excessively. Instead of Justice Cromwell’s approach, the author proposes a broader interpretation that acts as an effective mechanism to capture malicious behaviour that might otherwise be non-actionable under the narrow definition. Importantly, it does so in a manner that maintains a high level of certainty and predictability in its application.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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