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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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,046 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».