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Enregistrement W3009914231

Deference Deference Shall You Do, For This Is Arbitral Review: Why Canadian Courts Should Exercise Maximal Deference When Reviewing Commercial Arbitral Awards for Legal Errors

2018· article· en· W3009914231 sur OpenAlexaboutno aff
James Plotkin

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Arbitration and Investment Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeferenceSupreme courtLawArbitrationPolitical scienceStandard of reviewJudicial deferenceJuryJudicial reviewCommon lawSanctions
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian judges sitting in judicial review of administrative action regularly grit their teeth and declare “reasonable” decisions they might disagree with. Deference has come to define the Canadian approach to administrative law, requiring judges to abstain from substituting their views on the law for those of putatively expert tribunals. In Sattva Capital Corp. v Creston Moly Corp, the Supreme Court of Canada recognized that private commercial arbitration tribunals are due similar deference, albeit for somewhat different reasons. As the Court did in Sattva, one might draw parallels between administrative tribunals and arbitral tribunals, most notably the presumptive expertise attributable to the decision-maker. But important differences also exist. This paper contends that while the Supreme Court’s standard of review framework for appeals of commercial arbitral awards on questions of law set out in Sattva is largely apt, it contains a flaw rooted in overreliance on administrative law principles. Specifically, the Author argues the Court erred in retaining wholesale two categories of questions calling for non-deferential correctness review inspired by the Court’s decision in Dunsmuir v New Brunswick: 1) constitutional questions; and 2) questions of central importance to the legal system and outside the decision-maker’s expertise (“central importance/ outside expertise questions”).

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,167
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,167
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0140,015
Communication savante0,0160,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
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Résumé présentoui

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