Notice bibliographique
Résumé
Uncertainty is present in virtually every tort litigation. Generally, courts tackle the uncertainty problem by requiring the plaintiff to prove his case by the preponderance of the evidence. However, on numerous occasions tort plaintiffs encounter systematic difficulties in establishing their allegations against defendants. This phenomenon is prevalent in the area of mass torts, which has occupied the centre of the tort law agenda in the past three decades. In this area, victims of torts systematically fail to establish their lawsuits against wrongdoers even when it is clear that the latter are responsible for enormous damages. The uncertainty problem is not limited to the mass tort context. In many other contexts, tort and evidence law doctrines also fail to offer satisfactory solutions to that problem. Typically, this failure occurs in cases that involve indeterminate causation, an evidentiary barrier that prevents factual attribution of the litigated damage to the defendant’s wrongdoing. Due to this failure, victims of torts are left under-compensated and their wrongdoers under-deterred. This book provides a treatment of the problem of uncertainty in torts at both doctrinal and policy levels. It presents and critically examines the existing doctrinal solutions of the problem. It also offers a number of original solutions to the problem, such as imposition of collective liability and liability for evidential damage. The book combines the traditional doctrinal depiction of the law, as evolved in England, Canada, United States, and Israel, with general theoretical insights that include economic analysis.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».