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Enregistrement W4399060745 · doi:10.29173/mlj1066

The Good Samaritan Protection Act: You Can Lead a Horse to Water, but You Can’t Make It Drink

2009· article· en· W4399060745 sur OpenAlexaboutno aff
Kathrine Basarab

Notice bibliographique

RevueManitoba Law Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMilitary and Defense Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLead (geology)HorseBusinessComputer securityForensic engineeringEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

hen faced with an emergency, many people fear making a bad situation demonstrably worse.The idea that "if I do nothing, it's not my fault if it gets worse" is imbedded in the minds of many Manitobans-and rightly so.There is no positive duty for persons to act when faced with a crisis.What Manitobans are afraid of is the common-law principle that governs assistance in situations where a person has already suffered an injury.Though all law students learn this common law principle in their first year at law school, there may be people unfamiliar with the concept, and it bears repeating here.Individuals who provide assistance in emergencies can be held liable if their attempt to provide relief exacerbates existing injuries or inflicts new injuries.1 While would-be rescuers may not turn their mind to the fact at the time, if they make the situation worse, they could be sued for negligence and damages could be awarded to the extent that they made an existing medical emergency worse.Enter The Good Samaritan Protection Act. 2 Legislators specifically designed this bill to provide partial immunity from liability to those providing emergency assistance, except in cases of gross negligence.Both the Liberal Party of Manitoba (Liberal(s)) and the New Democratic Party of Manitoba (NDP) went to great pains to pass Good Samaritan legislation.After some negotiation, legislators resolved that there would be bipartisan movement on the bill sponsored by the NDP member, and Bill 214 ultimately became law on 7 December 2006.3 There are, however, serious questions as to whether such legislation was truly necessary.This paper will provide a history of Manitoba's 1

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,006

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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