“I Wish the Supreme Court Thought More Like Dianne”: A Comment on <i>Krangle v Brisco</i>
Bibliographic record
Abstract
L'auteur commence par décrire ses expériences avec Dianne Pothier comme professeure de droit et mentore. Il analyse ensuite la décision de la Cour suprême du Canada dans l'arrêt Krangle c Brisco, qui portait sur l'obligation alléguée d'un médecin négligent de pourvoir aux besoins d'un adulte ayant, au cours de son enfance, souffert de cette négligence. Deux facteurs compliquaient les choses. D'abord, au moment de la poursuite, le gouvernement au pouvoir au moment du litige aurait couvert les coûts liés aux soins de l'enfant à l’âge adulte. Ensuite, l'enfant n'avait que dix ans au moment de l'audience devant la Cour suprême du Canada. Le gouvernement allait-il continuer d'offrir le programme à l'enfant pendant toute sa vie ? La Cour a traité de ces questions en prévoyant un fonds en fiducie. L'auteur soutient qu'il existe une meilleure solution. Même s'il accepte la position de la Cour selon laquelle le gouvernement devrait assumer les soins des adultes handicapés, il n'existe aucun impératif constitutionnel à cet égard. Quelqu'un (les parents ou le gouvernement) devra payer la somme de plus de 1,5 million de dollars qui n'est pas incluse dans les dommages-intérêts. Le recours à un fonds en fiducie éviterait que les parents s'enrichissent, tout en veillant à ce que le médecin défendeur paie le montant intégral pour les dommages causés. Les deux bénéficiaires de ce fonds seraient le gouvernement et les parents—une ou l'autre de ces parties serait remboursée par le fonds. Selon l'auteur, cette solution est compatible avec la jurisprudence de la Cour suprême du Canada en ce qui concerne les dommages-intérêts. Pothier aurait abordé d'un point de vue plus large la manière de réaliser les objectifs sociaux que la Cour considère comme importants. L'auteur espère qu’à la prochaine occasion, la Cour suprême du Canada suivra la direction de Mme Pothier.
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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 | 0.004 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.026 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.004 | 0.004 |
| Research integrity | 0.037 | 0.040 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".