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Enregistrement W2562660053 · doi:10.71781/2192

La responsabilité civile dans les cas de dommages causés par les robots d’assistance au Québec

2016· dissertation· fr· W2562660053 sur OpenAlexaboutno aff
Sandra Maria Alkmim Oliveira

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2016
Typedissertation
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePolitical sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le développement exponentiel de la technologie et le vieillissement de la population permettent d’introduire dans notre quotidien les robots d’assistance. La coexistence de l’homme avec ces robots intelligents et autonomes soulève une question fondamentale: dans l’éventualité où un robot provoquerait un accident causant un dommage à une personne ou à un bien qui serait le responsable? Aucune loi ne réglemente les activités de la robotique d’assistance dans le monde. Cette étude vise l’analyse de l’applicabilité des régimes de responsabilité du Code Civil du Québec aux cas de dommages causés par le robot d’assistance. L’analyse des régimes de responsabilité du Code civil du Québec permet de constater que deux régimes de responsabilité sont susceptibles d’être appliqués aux cas spécifiques de dommages causés par le robot d’assistance: le régime de responsabilité du fait des biens, énoncé à l’article 1465 C.c.Q., et le régime de responsabilité du fait des fabricants et vendeurs spécialisés, énoncé à l’article 1468 C.c.Q. Cela s’explique par la présence de critères et de conditions de mise en œuvre des régimes qui sont transposables aux différents aspects concernant la fabrication et l’utilisation du robot d’assistance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2016
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