Notice bibliographique
Résumé
In Recognizing Wrongs, John Goldberg and Benjamin Zipursky argue that tort law is just what ‘it looks to be’ – and that what it looks to be is a law of wrongs and recourse. It is not necessary, in their view, to turn to economics, sociology, philosophy, or any other discipline to understand tort law: it is sufficient to take seriously judges’ reasons for why they decide tort cases as they do. In advancing this argument, Goldberg and Zipursky seek to distinguish themselves from two influential camps in contemporary tort theory: (a) theories that argue that tort law’s rights are ‘rights’ in only a nominal sense and (b) theories that accept that tort law’s rights are genuine but defend those rights by invoking a comprehensive moral theory. In this review essay, I argue that Goldberg and Zipursky largely succeed in their ambitions. The qualifications that I explore are twofold. First, certain tort remedies are not recourse for wrongs, even at the level of appearances. Second, it is not easy to construct a theory of tort law while sticking as close to tort law’s appearances as Goldberg and Zipursky purport to stick. The theory that Goldberg and Zipursky ultimately defend relies on certain philosophic ideas (though it does not rely on a comprehensive moral theory); it is also complex, multilayered, and skeletal in its account of tort law’s primary duties and, thus, arguably less of a ‘theory of tort law’ than those offered by their competitors (though I argue that this feature is a virtue of their account).
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».