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Enregistrement W4410027943 · doi:10.22329/wyaj.v40.9558

Homegrown Transplants: Procedural Borrowing in the New Ontario Class Proceedings Act

2025· article· en· W4410027943 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jasminka Kalajdzic, Adam S. Zimmerman

Notice bibliographique

RevueWindsor Yearbook of Access to Justice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClass (philosophy)HumanitiesComputer scienceArtArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The most controversial of the recent amendments to Ontario’s Class Proceedings Act is the addition of two requirements to the certification test: to meet the preferable procedure criterion, s. 5(1.1) requires that common issues in the litigation must now “predominate” over individual issues, and a class action must be “superior” to all other forms of resolution. The importance of the interpretation of Ontario’s new certification test to the continued viability of class actions in the province merits a thorough and rigorous analysis of s. 5(1.1). The language of predominance and superiority is strikingly similar to requirements that have long applied to US class actions for monetary damages. As courts in Ontario begin to grapple with the new predominance and superiority requirements, however, the authors caution against turning to American jurisprudence for guidance. Several important structural differences between the Ontario and American class action regimes, as well as different constitutional considerations and a variety of approaches within US case law diminish its utility. Instead, the authors examine the history and language of the amendments to propose an interpretation of the predominance and superiority requirements that is informed by Canada’s own procedural and constitutional framework and that avoids the pitfalls of legal transplants.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,013
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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