Bibliographic record
Abstract
Toute transaction hors cour en matière de recours collectif doit être négociée équitablement, être perçue comme étant juste et équitable par les parties afin qu'elles puissent consentir à son contenu, et être évaluée comme telle à l'occasion d'une homologation par un juge donnée lors d'une audience sur le caractère équitable de la transaction. Comment ce caractère juste et équitable de la transaction peut-il être proprement évalué dans un contexte collectif? Quel processus et quelle procédure le juge doit-il suivre dans l'évaluation du caractère juste et équitable? Quel rôle le juge doit-il avoir, dans ce contexte bien précis? Cette thèse explore les raisons sous-jacentes à l'approbation judiciaire des transactions de recours collectif, le processus par lequel de telles transactions sont soumises par les parties pour évaluation et approbation, ainsi que celui par lequel le juge évalue et décide ou non d'approuver la transaction. Les critères d'équité et de raisonnabilité d'une transaction projetée sont également discutés, tout comme le rôle des principaux acteurs impliqués dans le règlement, incluant principalement celui du juge évaluateur et approbateur. La thèse suggère des hypothèses de réforme relatives au processus d'évaluation et d'approbation, aux rôles des acteurs judiciaires et au standard d'équité et de raisonnabilité transactionnelle. Ces hypothèses sont ensuite testées, pour leur plausibilité, par rapport aux données obtenues dans le cadre de dix-sept entrevues de juges, effectuées par l'auteure, juges agissant dans quatre juridictions principales dans lesquelles les pourcentages de recours collectifs intentés demeurent les plus élevés : Québec, l'Ontario, la Colombie-Britannique et les cours fédérales américaines. Enfin, des recommandations définitives de réforme sont proposées dans le but d'améliorer le fonctionnement du système d'approbation des transactions collectives, ainsi que l'équité et la raisonnabilité des processus, procédures et résultats dans ce contexte.
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 | 0.028 | 0.061 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.009 |
| Research integrity | 0.005 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.049 | 0.005 |
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".