Financing Disputes: Third-Party Funding in Litigation and Arbitration
Notice bibliographique
Résumé
Third-party funding is an arrangement where an entity with no prior interest in the merits of a dispute provides funding to a party involved in the dispute. Traditionally, this funding was specifically to assist the party to the dispute by financing its legal fees and costs and could be obtained in a number of ways, such as through insurance or loans from financial institutions. Third-party funding has seen significant growth and an increase in sophistication in recent years, resulting in a departure from this traditional model concurrent with the rise of commercial litigation funders whose entire business is providing non-recourse investment in disputes. This article explores both the changes in models of third-party funding — which can include some or all of: (1) paying for legal fees and disbursements, (2) indemnifying against the risk of an adverse costs order, (3) stepping in to provide security for costs, (4) providing working capital or portfolio funding for bundles of claims, and (5) the rise of institutional third-party financing in Canada. In particular, this article will explore some of the specific applications of third-party funding to the energy industry, including “David and Goliath” claims, claims involving state asset expropriation, and the use of funding as a tool for risk allocation in asset sales. This article will also discuss the development and current state of the legal framework and case law in Canada with respect to third-party funding, along with third-party funding across different contexts and types of disputes. This includes the evolution of the law of maintenance and champerty and a discussion of key legal and ethical issues engaged by third-party funding arrangements including confidentiality, privilege, disclosure, conflicts of interest, and control of the dispute.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».