Le mahr devant les tribunaux civils canadiens
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Les minorités issues de l’immigration s’adaptent à nombre de pratiques et de valeurs de leur société d’accueil. Cette adaptation est à double sens. L’État et les tribunaux peuvent être appelés à tenir compte de l’impact que peuvent avoir certaines pratiques qui ont un fondement religieux ou culturel. Ainsi, comme nous l’a enseigné l’arrêt Bruker c. Marcovitz, une obligation de nature religieuse peut être qualifiée de civile lorsque celle-ci est intégrée dans un contrat conclu au Canada. Il en est de même lorsque qu’elle a été contractée par des parties qui, à l’époque, résidaient à l’étranger. Quoiqu’elle puisse alors être considérée justiciable, il n’est pas toujours aisé pour les tribunaux canadiens de respecter la spécificité de la norme concernée. Les juges doivent en effet comprendre la portée de normes, le fonctionnement de certaines institutions ou l’importance de pratiques avec lesquelles ils ne sont pas a priori familiers. En ce qui concerne le mahr ou la dot, l’étude de la jurisprudence montre que la spécificité de cette pratique est parfois ignorée et que, lorsqu’elle est reconnue, l’exécution de l’obligation qu’elle suppose ne peut toujours être assurée.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».