Ontario’s Class Proceedings Fund: Separating Fact from Fiction
Notice bibliographique
Résumé
Ontario’s Class Proceedings Fund (CPF) provides disbursement support for class actions initiated in Ontario. It was established in 1992 as part of Ontario’s class action regime with the goal of increasing access to justice. During the twenty years since it was established, there have been concerns expressed about whether or not it has fulfilled its intended function. Recently, third party funders have entered the marketplace, and some members of the bar have questioned the CPF’s continued relevance. Others have questioned the CPF’s sustainability given increasing costs awards. This article attempts to critically address these issues with reference to the historical data. It argues that the CPF has enhanced class members’ abilities to more fully pursue their lawsuits in Ontario compared to other forms of funding. To date, third party funding has not significantly affected the CPF as third party funders operate in a different market from the CPF; many of the types of cases that the CPF supports are unlikely to attract third party funding. Further, the CPF offers a method of funding that has the least potential for conflicts of interest — an issue that is currently of significant concern with respect to third party funding arrangements. This article concludes by arguing that for the foreseeable future, the CPF will remain sustainable and will continue to be an important part of the class action framework in Ontario.
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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 | 0,011 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».