Technology, the Changing Nature of Disputes, and the Future of Equitable Principles in Canadian Contract Law
Notice bibliographique
Résumé
There are a number of legitimate reasons to be excited about the application of new technologies to make contracting more efficient. Unfortunately, each of those reasons is associated with certain risks for both contractors and contractees. In this article, I argue that an ‘‘equitable” approach to modern contract law — understood by the likes of Larry DiMatteo and others ‘‘not merely as a system of rules, but of rules tempered by standards and principles” — is particularly well suited for counterbalancing some of the undesirable contractual risks introduced by new technologies like blockchain, artificial intelligence, and smart contracts. A historical analysis of Canada’s common law treatment of equity suggests that new technologies — particularly those that encroach on human autonomy in the contracting process — may push decision makers to increasingly draw on equitable analyses in contractual disputes. I propose that Canadian contract law can expect broader and more principled statutory rules and common law tests, the more that human autonomy is removed from the contracting process by technologies like blockchain, artificial intelligence, and smart contracts. Accordingly, I outline four proposals for counterbalancing the undesirable contractual risks that could be introduced by these new technologies: (1) inserting equitable principles into statutes to (a) prohibit the use of unilateral amendment provisions in consumer contracts, (b) prohibit the communication of terms and conditions after contract formation, (c) prohibit the use of waivers to block consumers from bringing class action proceedings, and (d) prohibit self-executory performance clauses in consumer contracts without constructive notice; (2) embracing generalist equitable statutes not limited to special forms of contracts; (3) making legislative reform quicker and more adaptable to technological change; and (4) promoting technical literacy and a deeper, bona fide study of equitable reasoning and principles in law school and professional curricula.
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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 | 0,016 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,063 |
| Communication savante | 0,019 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| 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 ».