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Enregistrement W2065922327 · doi:10.7202/1018987ar

Libéralités et personnes âgées : entre autonomie et protection

2013· article· fr· W2065922327 sur OpenAlexaffvenue
Christine Morin

Notice bibliographique

RevueMcGill Law Journal · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Avec le vieillissement de la population surgissent des questions juridiques importantes, entre autres en matière de transmission du patrimoine des personnes âgées. Plusieurs aînés possèdent un patrimoine dont la valeur est considérable et ils sont susceptibles de le transmettre à court ou à moyen terme, notamment au moyen de libéralités. Or, on sait que le contentieux relatif aux libéralités consenties par des personnes âgées est abondant. La lecture de la jurisprudence nous apprend par ailleurs que plusieurs motifs de contestation sont en lien avec l’âge de l’auteur de la libéralité. Devant ce constat, il y a lieu de s’interroger pour savoir s’il faut effectivement se méfier des libéralités des aînés. Les personnes âgées nécessitent- elles une protection particulière à ce chapitre? Nombreux sont les spécialistes qui mettent en garde contre l’âgisme. Par contre, il convient de distinguer les comportements « âgistes » des comportements « en fonction de l’âge d’une personne ». Si le premier type de comportement résulte de croyances erronées et de stéréotypes envers les personnes âgées, le second peut, au contraire, constituer un comportement approprié en raison de l’âge d’une personne. Sachant que ces deux types de comportement à l’égard des aînés existent, cet article a pour objectif d’étudier comment « l’âge avancé » de l’auteur d’une libéralité influence le raisonnement des juges. Quel est l’impact des représentations sociales associées à l’âge dans les décisions judiciaires rendues en matière de libéralités? S’il est vrai que le droit se méfie généralement des libéralités, qu’en est-il lorsqu’une personne aînée en est l’auteure?

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,025
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,007
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,298 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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