Notice bibliographique
Résumé
Claiming oppression is easy. Only the low bar of unfairness must be overcome. It seems to arise from any unwelcome conduct in a (usually) closely held corporation. It can be appended to any corporate misconduct claim. Broad statutory language governs the remedy, making it facially applicable to a broad range of conduct. In addition, the remedy is fact-based, being granted when a party satisfies the court that the corporation or its directors acted in a way that is oppressive or unfairly prejudicial to, or that unfairly disregards the interests of, any security holder, creditor, director or officer. In the face of these challenges, courts have struggled to maintain a clear set of applicable rules to govern when oppression has occurred. As a consequence, predicting the outcome of an oppression case is difficult. This article prescribes how courts can achieve greater clarity in cases where a party has alleged oppression by developing a principled approach to determine whether the impugned conduct rises to the level of harm required by the statute. This approach has two parts. The first part identifies the elements necessary to entitle the applicant to an oppression remedy and combines them to form two overarching principles. The second part of the approach discusses the effect of the impugned conduct on a complainant to show how prejudicial conduct or conduct that disregards the complainant can become conduct that is “unfairly prejudicial” or that “unfairly disregards” the complainant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».