MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1187090301 · doi:10.7202/1035694ar

La vente sous contrôle de justice : comment le législateur se porte à la défense d’intérêts contradictoires

2016· article· fr· W1187090301 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Michèle Lafontaine

Notice bibliographique

RevueRevue générale de droit · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLaw, Economics, and Judicial Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’entrée en vigueur du Code civil du Québec modifie sensiblement le mode d’exécution des garanties hypothécaires et affecte toutes les parties impliquées. On introduit un processus de vente sous contrôle de justice impliquant une « personne désignée » par le tribunal, sans toutefois bien cerner son rôle et ses pouvoirs. L’objectif du présent texte est donc de s’interroger sur la capacité du législateur de protéger tous les intérêts contradictoires en proposant un cadre minimal à la vente sous contrôle de justice. Étant une vente forcée, la vente sous contrôle de justice doit être efficace, sans toutefois devenir inéquitable. Dans ces conditions, plusieurs exigences se manifestent dans l’étude des différents modes de vente permis par le législateur. Ainsi, les promesses unilatérales faites par des acheteurs potentiels doivent se conformer aux conditions essentielles établies par la loi et le jugement, sous peine des sanctions nécessaires. Cependant, comme le législateur n’a pas cru bon de préciser clairement ces sanctions, des conséquences sont inévitables. D’une part, nous devons en déduire les effets de la vente : les obligations des parties sont alors directement tributaires de cette interprétation. D’autre part, nous ne pouvons que constater le rôle primordial octroyé à la personne désignée. Puisque le législateur lui confie ultimement la responsabilité de protéger les intérêts contradictoires, elle devient un pivot essentiel. Dans ce contexte, le législateur réussit-il alors vraiment à protéger les intérêts contradictoires ?

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,865

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,026
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevue générale de droitMême sujetLaw, Economics, and Judicial SystemsTravaux en français237 207