Notice bibliographique
Résumé
Sometimes a benefit is derived from a legal wrong that does not cause – or that does not appear to cause – any corresponding loss. The question whether such benefits must be given up, and if so for what reason, has caused much conceptual agonizing; it is an issue that has been found impossible to classify, cutting across the legal categories of contract, tort, property, and unjust enrichment, and often involving general considerations of public policy. An example is the well-known Kentucky case of Edwards v. Lee's Administrator (1936), where the defendant profited by admitting tourists to see a spectacular cave that was partly underneath the plaintiff's land, though only accessible from the defendant's. The court held that the plaintiff, though not himself in a position to profit from the cave, was entitled to recover a reasonable portion of the defendant's profits. Similarly, a person might use a corner of his neighbour's land without permission for access to a building site, saving himself substantial construction costs, but doing no damage to the land. Or, to take an older example, the plaintiff keeps horses for hire, and the defendant takes one out without permission, and brings it back unharmed. Can he say, in answer to a claim for money, ‘Against what loss do you want to be restored? I restore the horse. There is no loss. The horse is none the worse; it is the better for the exercise’?
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,031 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».