The use of technology to automate the registration process within the Torrens system and its impact on fraud : an analysis
Notice bibliographique
Résumé
Improvements in technology and the Internet have seen a rapid rise in the use of technology in various sectors such as medicine, the courts and banking. The conveyancing sector is also experiencing a similar revolution, with technology touted as able to improve the effectiveness of the land registration process. In some jurisdictions, such as New Zealand and Canada, the paper-based land registration system has been replaced with one in which creation, preparation, and lodgement of land title instruments are managed in a wholly electronic environment. In Australia, proposals for an electronic registration system are under way. The research question addressed by this thesis is what would be the impact on fraud of automating the registration process. This is pertinent because of the adverse impact of fraud on the underlying principles of the Torrens system, particularly security of title. This thesis first charts the importance of security of title, examining how security of title is achieved within the Torrens system and the effects that fraud has on this. Case examples are used to analyse perpetration of fraud under the paper registration system. Analysis of functional electronic registration systems in comparison with the paper-based registration system is then undertaken to reveal what changes might be made to conveyancing practices were an electronic registration system implemented. Whether, and if so, how, these changes might impact upon paper based frauds and whether they might open up new opportunities for fraud in an electronic registration system forms the next step in the analysis. The final step is to use these findings to propose measures that might be used to minimise fraud opportunities in an electronic registration system, so that as far as possible the Torrens system might be kept free from fraud, and the philosophical objectives of the system, as initially envisaged by Sir Robert Torrens, might be met.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».