Contract Law’s Red Herring: Exposing “Intention” as a Guise for Consideration
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes and evaluates the contested fourth requirement for contract formation: the intention of both parties that their agreement be legally enforceable (“legal intention”). I begin with an overview of the jurisprudence on legal intention, ending with the Supreme Court of Canada’s most recent pronouncement in Ethiopian Orthodox Church of Canada St. Mary Cathedral v Aga. While the Court in this case affirmed that legal intention is to be treated as a fourth requirement, its analysis reveals precisely the reason why it should not be: when courts purport to analyze legal intention, an inherently difficult value to assess, they often lapse into a veiled assessment of consideration instead. I draw on Peter Benson's conception of "robust consideration" to argue that we should dispense with the legal intention requirement. In its place, a clear test for robust consideration would allow courts to conduct self-aware analyses free from contorted intention assessments. I conclude by offering an interpretation of Balfour v Balfour, the seminar case supporting a legal intention requirement, that is consistent with my proposed approach to contract formation.
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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 | 0,018 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,059 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| 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 ».