Clements v. Clements: A material contribution to the jurisprudence - The Supreme Court of Canada clarifies the law of causation
Notice bibliographique
Résumé
The recent Supreme Court of Canada decision Clements v. Clements[1] provides important guidance on the appropriate application of the material contribution test in cases of negligence. This case commentary will provide an overview of the material contribution and “but for” tests of causation, outline the Supreme Court’s reasoning in the decision, and analyze its broader implications. It is suggested that the Court has significantly clarified the law of causation, emphasizing the necessity of utilizing the new “global but for” test, while leaving room for the application of the material contribution test in (as yet to be seen) appropriate circumstances.\nCopyright © 2012 by Dr. Emir Crowne & Omar Ha-Redeye \n* Dr. Emir Crowne, BA, LLB, LLM, LLM, PhD, Associate Professor, University of Windsor, Faculty of Law, and, Omar Ha-Redeye, AAS, BHA, PGCert, JD, LLM (cand.), Partner, Fleet Street Law. But for the exceptional editorial assistance of Lida Moazzam and the material contribution of the Law Foundation of Ontario this article could not have been produced. Both are gratefully acknowledged.\n[1] Clements v Clements, 2012 SCC 32 [Clements].
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,019 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».