Statutory Good-Faith Immunity for Government Physicians: Cogent Policy or a Denial of Justice?
Notice bibliographique
Résumé
Recent events such as the SARS outbreak and the controversy over pediatric forensic pathology in Ontario have increased awareness and scrutiny of physicians employed by the government, including medical officers of health, coroners, and pathologists. At common law, physicians are held to a standard of care that can be summarized as reasonable professional competence. Statutory provisions effectively neutralize this standard of care for government physicians by providing civil immunity so long as they act in “good faith”. The appropriate-ness of this protection from civil liability is assessed in this paper.\nThe author argues that statutory good-faith immunity is inconsistent with the requirements that these positions be held by licensed doctors; indeed, it is a common provision of legislation for government employees that is not appropriate to the special case of government physicians. The Ontario statutory and case law is canvassed in relation to the powers and duties of coroners, forensic pathologists, and medical officers of health. It is then demonstrated that this statutory good-faith immunity is applied to the vast majority of public actors in Ontario. Within this context, the historic and current policy rationales for the immunity are assessed with reference to the recent judgments of the Supreme Court of Canada and the Ontario Court of Appeal establishing a tort of negligent investigation by police. The author then assesses how the common law of tort would apply to government physicians if these provisions were repealed.
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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 | 0,026 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,066 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,033 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».