Justice for Profit: A Comparative Analysis of Australian, Canadian and U.S. Third Party Litigation Funding
Notice bibliographique
Résumé
Third party litigation funding (TPLF) has emerged as one of the most important developments in civil litigation. Courts and policymakers in several countries are looking to each other as they debate the costs and benefits of this growing industry and the need for regulatory oversight. Such cross-pollination in the public and jurisprudential debates on TPLF can be enormously helpful, but must be approached with caution. The TPLF industry operates in very different procedural environments, and any comparative analysis must take into account the various jurisdictions' unique litigation culture and architecture. In this paper, the authors explore TPLF in the United States, Australia and Canada, with a focus on class action litigation in the latter two jurisdictions. They examine the historical development of TPLF, current practices, the legal and procedural context within which such funding takes place, and how each jurisdiction is addressing regulation of this form of finance. In the final part of the paper, they engage in a comparative analysis of TPLF in the three countries, and highlight important differences that may ultimately result in unique approaches to regulatory oversight of the industry. “For us to have access to fairly priced funding would enormously improve access to justice.” “Third-party funding undermines the civil justice system. […] Do we really want [funders] in our civil justice systems to commercialise the practice of law? We are moving from being a profession into being an investment entity.”
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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 | 0,005 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».