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Enregistrement W4413243903 · doi:10.3138/ccar.v17i2.003

Fair Compensation or Unjustified Temptation to Compromise?: An Empirical Review of Requests for Honorarium Awards in Canadian Class Actions

2022· article· en· W4413243903 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCanadian Class Action Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal principles and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlaintiffClass actionCompromiseCompensation (psychology)PaymentTemptationClass (philosophy)Economic JusticeLawAction (physics)Empirical researchConflict of interestPolitical sciencePublic relationsLaw and economicsBusinessSociologyPsychologySocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Every class action requires at least one representative plaintiff to bring the action, perform certain litigation duties, and represent the interests of the class members. If an action results in a successful outcome for the class, courts may award the representative plaintiff an honorarium as recognition for their contributions. The practice of approving honorariums raises significant policy issues, however. On one hand, judges have justified honorariums payments as appropriate compensation for a representative plaintiff’s service on behalf of others. On the other hand, judges are wary of encouraging the hiring of professional plaintiffs and cautious of creating a perceived or real conflict of interest between representative plaintiffs and the absent class members. In this paper, a comprehensive analysis of the role of representative plaintiffs is undertaken to explain the divergent and unpredictable approaches to honorarium requests taken by courts across Canada’s class actions landscape. Based on an empirical review of 116 published decisions from 2010 to March 2021, this paper argues that there should be a less restrictive and more uniform approach to awarding honorariums in accordance with principles of fairness and the critical purpose of enhancing access to justice.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,199
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,199
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0170,032
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,220
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2022
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