Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The identity and existence of a loss-based defence in the law of unjust enrichment is disputed. Widely known as ‘passing on’, but better identified as ‘disimpoverishment’, this defence has generated confusion and disagreement across and within England, Australia, Canada and the United States of America. This book seeks to address these problems in three ways. First, by providing a solution to the defence’s terminological problems and presenting a coherent picture of the current state of the law. Secondly, by examining whether a defendant’s unjust enrichment can be said to have come ‘at the expense of’ a claimant when a third party has borne the cost of that enrichment. Put another way, whether awards of restitution are, or should be, restricted by the value of a claimant’s loss. And finally, by analyzing the reasons in favour of accepting or rejecting a loss-based defence in the law of unjust enrichment. Numerous scholarly textbooks and law journals have devoted space to these issues. This work, however, has tended to focus narrowly on either particular cases or sets of issues. This book seeks to address this deficiency by collating, and providing total coverage of, the controversies and questions pertaining to a loss-based defence in the law of unjust enrichment.This work will be essential reading for anyone interested in the law of restitution, and in its relationship with other areas of private law.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle