No More Chances for Lost Chances: A Weinribian Response to Weinrib
Notice bibliographique
Résumé
Sometimes, patients who were negligently misdiagnosed by their doctors are unable to receive any compensation through tort litigation. This has led to a perception of unfairness, igniting arguments in favour of what is known as the “loss of chance” doctrine. Under this doctrine, patients would be able to claim damages for the lost chances of recovery that they suffered due to negligent misdiagnoses. British and Canadian courts have rejected this doctrine in the medical negligence context on the basis that it does not cohere with tort law principles of injury compensation. Professor Ernest Weinrib, in “Causal Uncertainty” (2016) 36:1 Oxford Journal of Legal Studies 1, has offered an interpretation of loss of chance that he claims would maintain the overall coherence of the tort liability system. In this article I offer a critique of his proposal on the basis that it does not achieve the coherence that it promises. My comments are rooted in the commitment to coherence that professor Weinrib has elucidated in his book The Idea of Private Law (Oxford: Oxford University Press, 2012) so my response to his proposal is, in my view, Weinribian in nature. Drawing on his insights, I comment on how consistency and coherence are related, and how and why these formal values matter to tort law theory and practice.\nParfois, des patients, ayant été négligemment mal diagnostiqués par leur médecin, ne sont pas capables d’obtenir un dédommagement avec une action en responsabilité délictuelle. Ces situations ont mené à la perception d’une injustice, amenant ainsi des arguments en faveur de la théorie de la perte de chance. Sous cette théorie, les patients victimes d’erreurs négligentes de diagnostic pourraient réclamer des dommages- intérêts pour la perte de chance de guérison subie. Les tribunaux britanniques et canadiens ont rejeté cette théorie dans le contexte de la négligence médicale parce qu’elle n’est pas cohérente avec les principes d’indemnisation du droit de la responsabilité délictuelle. Le Professeur Ernest Weinrib, dans « Causal Uncertainty » (2016) 36 : 1 Oxford Journal of Legal Studies 1, a récemment proposé une interprétation de la théorie de la perte de chance pour laquelle il prétend maintenir une cohérence générale avec le droit de la responsabilité délictuelle. Dans cet article, je critique sa proposition au motif qu’elle ne permet pas d’obtenir la cohérence promise. Mes commentaires sont enracinés dans l’engagement du Professeur Weinrib envers la cohérence, qu’il a expliqué dans son livre The Idea of Private Law (Oxford : Oxford University Press, 2012). Mes réponses à sa proposition reflètent donc la nature de sa pensée. En se basant sur ses idées, j’argumente comment la consistance et la cohérence sont liées ainsi que pourquoi ces valeurs sont importantes dans la théorie et dans la pratique du droit de la responsabilité délictuelle.
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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 | 0,044 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,071 |
| Communication savante | 0,012 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,041 | 0,082 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».