Litigating the Arbitration Clause: Considering Uber-Driver Arbitration in India
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, hundreds of Uber drivers came together for a class action lawsuit against Uber seeking benefits under Ontario employment laws. In India, drivers engaged by an instant delivery service platform went on strike against a new pay structure under which the minimum pay-out per delivery was reduced, leading to a drop in the earnings of the service provider by 50% per day. The terms of service form part of standard form non-negotiable agreements. Companies that include a mandatory arbitration clause with such standard form contracts are increasingly facing lawsuits across jurisdictions. The Canadian Supreme Court held such an arbitration clause invalid, largely on the ground that it was part of a ‘standard form contract’ that was ‘non-negotiable’ and ‘realistically unattainable’. Enforcing such arbitration clauses with users have had mixed success, leading to business uncertainty and raising transaction costs due to litigation across jurisdictions. This article explores implications of decisions across jurisdictions regarding such arbitration clauses in the Indian context. The article then argues for a universal harmonization of rules from a global perspective by formulating a general principle to afford certainty to businesses operating at a global level.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,014 |
| Communication savante | 0,019 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,015 |
| 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 ».