-
5% dto.
Caracteristicas
- Páginas: 176
- Formato: 21x15x0,80 cm
- Fecha Edición: 2018
- Edición: 1
- Idioma: Castellano.
- Encuadernación: Libro.
- Peso: 0,244 kg.
-
La responsabilidad proporcional como solución a la incertidumbre causal (Papel + e-book)
-
9788447049059
-
-
-
-
-
-
Con frecuencia el juzgador que tiene entre manos una reclamación de responsabilidad civil o patrimonial no sabe si hubo verdaderamente conexión causal entre el daño producido y el hecho enjuiciado. La regla de la responsabilidad proporcional distribuye en estos casos el peso de la incertidumbre entre las dos partes implicadas: la víctima obtiene una indemnización parcial acomodada a la probabilidad de que hubiera dejado de padecer el daño de no haber mediado el hecho ilícito o, lo que es lo mismo, el agente responde en proporción a la probabilidad causal. Esta regla viene desarrollándose bajo diferentes etiquetas (responsabilidad por causa “sospechada”, cuota de mercado o pérdida de oportunidad). El fundamento normativo de la responsabilidad proporcional es, sencillamente, las previsiones legales que la han tipificado como solución a la incertidumbre casual. Su aplicación a otros casos se justifica en última instancia en la competencia tradicionalmente asignada a los órganos judiciales para crear reglas que atienden a la identidad de valor de las partes mediante técnicas tales como la analogía, la interpretación extensiva o el precedente judicial. La responsabilidad proporcional, en tanto fundada en la igualdad, es virtualmente utilizable para afrontar el problema de la incertidumbre causal en sentido propio en todo el ámbito de la responsabilidad civil o patrimonial, salvo en los casos gobernados por reglas probatorias especiales destinadas a sobreproteger unos intereses en detrimento de otros (p. ej., la responsabilidad medio-ambiental, donde rige el sistema binario del todo o nada fundado en un umbral de certidumbre que permite afirmar la conexión causal de daños ecológicos con facilidad).
El libro pertenece a los siguientes catálogos