Quantification of damages for malicious prosecution: A comparative analysis of recent South African and Commonwealth case law (2)
Notice bibliographique
Résumé
The first part in this three-part submission was devoted to a number of preliminary issues relating to the assessment of damages for malicious prosecution, such as the confusion caused by the word ‘damage’ as an element in the law of malicious prosecution and ‘damages’ in terms of the amount a successful plaintiff in an action for malicious prosecution could recover. In that part also, opportunity was taken to explore the circumstances where damages have been awarded in an action for malicious prosecution in South Africa and the ascertainment of the amount in such instances, with the tip of the iceberg being the recent case of the former Judge President of KZN High Court. The present article continues with the case study approach by investigating the experiences of Australia, Canada and Trinidad and Tobago having identified instances where damages has been awarded for the tort of malicious prosecutions in those common law jurisdictions. The cases discussed with regard thereto are no doubt informative but, the Privy Council judgment from Trinidad and Tobago is by far more instructive and dynamic on the factors to be taken into account in the quantification of damages for malicious prosecution from the point of view of the ordinary member of the society. Thus, the reputational damage which the law protects by an award of damages does not distinguish between a homeless person and an urban or rural dweller.
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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 | 0,009 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».