Notice bibliographique
Résumé
This paper considers the matrix distribution model for class action settlements for determining compensation levels for complex class actions where claimants have varying degrees of loss or damage. Matrix settlement agreements can be an efficient and effective way of administering settlements for complex class actions where class members have suffered varying degrees of damage or loss. This paper examines three Canadian class action settlements in Parsons v Canadian Red Cross Society, Wilson v Servier Canada Inc, and Baxter v The Attorney General of Canada, which have used the matrix model to structure and administer settlements. The efficiency and effectiveness of a matrix settlement is dependent upon a carefully drafted matrix that defines as many different levels and categories as there are compensable damages. This provides a level of transparency to the claims regarding the amount of compensation awarded to individual class members. This paper also considers the need to appoint an experienced claims administrator with the requisite expertise to apply the matrix and make determinations regarding a claimant’s eligibility for compensation, as well as the role of counsel in the administration of claims. As the jurisprudence continues to develop in Canada regarding the approval of class action settlements, we should expect to see more commentary and direction from the court regarding the use of matrix settlements, claims administration, and the role of counsel in the administration process.
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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 | 0,020 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».