Using Class Actions to Redress Historical Wrongs Committed by the Government
Notice bibliographique
Résumé
The author argues that in many circumstances class actions can be an effective tool to redress historical wrongs committed by the Canadian government. First, a historical wrong’s suitability to be brought as a class proceeding must be assessed on the basis of whether the action meets the stated aims of judicial economy, access to justice, and behaviour modification, as well as through an analysis of other pragmatic issues. Like the majority of class actions, those for historical wrongs generally result in a settlement. Next, an examination of these settlements reveals that they can be understood to offer appropriate redress for historical wrongs when viewed through a reconciliatory, not a restorative, lens. Rather than claiming that monetary compensation restores the status quo, the reconciliatory perspective of class action settlements, exemplified by the Indian Residential School Settlement Agreement, views them as a means to establish trust and respect between perpetrator and victim. Finally, class actions also play an important role where the government is reluctant or unwilling to settle. In this situation, a class action provides victims with the best hope of redress. Essentially, class actions provide marginalized groups that have suffered historical wrongs with an instrumental and often necessary tool to seek compensation from the government.
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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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».