Common-Sense Causation: How a Robust and Pragmatic Application of the 'But For' Test Can Solve the Circular Causation Problem in Cases of Multiple Contributing Tortfeasors
Notice bibliographique
Résumé
The authors consider the application of the test for in complex multiple tortfeasor cases, and argue that to the extent the test appears unworkable, the problem is not the test but its overly strict, granular application. The test is intended as a helpful proxy or a convenient tool to detect whether there is a relationship between the tortious acts of a wrongdoer and the injuries of the victim sufficient to justify compensation. When applied to multiple tortfeasors on a one-by-one basis, however, it can instead become an unduly restrictive, technical requirement that frustrates the underlying goals of negligence law. The authors explore the history and purpose of the law of in Canadian tort law, as well as scenarios where the test appears to break down because of the circular causation problem, then propose that the test be applied in a robust and pragmatic manner to negligent conduct, rather than individual defendants. Applying the test in this manner, the authors submit, would ensure a connection between defendants' wrongful acts and the injuries for which the plaintiff seeks recovery sufficient to justify compensation, without creating an opportunity for defendants to escape liability by pointing the finger at other tortfeasors.
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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 | 0,061 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,043 |
| Communication savante | 0,011 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».