Le juge canadien, anglais et australien devant l’incertitude causale en matière de responsabilité médicale
Bibliographic record
Abstract
L’auteure examine le traitement de l’incertitude causale dans les affaires de responsabilité médicale décidées par les tribunaux de dernière instance au Canada, en Angleterre et en Australie. Elle se penche notamment sur le raisonnement judiciaire à l’égard de trois concepts particuliers, soit la création ou l’augmentation du risque, la création fautive de l’incertitude causale et la perte de chance. Une analyse de cette jurisprudence permet de constater que la possibilité de trouver la causalité ou la responsabilité prouvée sur la base de l’augmentation du risque de préjudice par le défendeur est généralement rejetée en matière médicale. Quant au raisonnement permettant d’inférer la causalité lorsque le défendeur possède une connaissance particulière des faits et que, par sa faute, il a rendu impossible l’évaluation du lien causal, il fut marginalement appliqué par la Cour suprême du Canada. Enfin, le texte s’attarde au traitement récent de la perte de chance en matière médicale et constate son rejet par tous les tribunaux d’instance supérieure étudiés. Cette brève étude montre que, malgré l’expression d’une sensibilité à l’égard des difficultés rencontrées par les demandeurs dans la preuve de la causalité médicale en présence d’incertitude, les approches judiciaires dans les ressorts étudiés demeurent orthodoxes. L’étude permet également de réaliser la place importante que tient le droit comparé dans les décisions récentes des tribunaux supérieurs dans le domaine.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".