An Examination of the Viability of a Class Action for Adverse Events Following Covid-19 Immunizations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The COVID-19 pandemic has forced governments around the world to take extraordinary measures to mitigate the virus’s deadly impact. These measures include the approval, procurement, and distribution of vaccines to citizens. This paper examines the likelihood of a class action against the Canadian federal government being certified under British Columbia’s Class Proceedings Act, RSBC 1996, c 50 for Adverse Effects Following Immunization [AEFI] caused after receiving a dose of a government-approved vaccine. Intended as a thought experiment, this essay is not a case study of an actual action, but rather a study of how the Act and the courts would approach such a case, were it brought. It explores what the proper cause of action would be, what potential class definition would be chosen, what the proposed common issues would be, and the viability of alternative procedures for resolving claims for AEFI. This has been done through an examination of the currently available data relating to the vaccine approval process, and a review of relevant jurisprudence.
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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 | 0,101 | 0,182 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,017 |
| Communication savante | 0,018 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».