Contextualizing Relations Between Presumptions and Legal Fictions: An Analysis of the Chinese Civil Code
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to achieve two goals: first and foremost, clarify the similarities and dissimilarities among statutory (legal) presumptions, judicial (factual) presumptions and legal fictions. The second is to provide a set of theoretical tools that can correctly distinguish two types of presumptions from legal fictions, so as to facilitate the accurate identification and application of those three by Chinese judges in their judicial practice. This study mainly adopts two research methods: legal theory analysis and law article analysis. The research results of this paper mainly are: first, compared with legal fictions, two types of statutory presumptions are more or less refutable. Their differences are as follows: on the one hand, the scope of refutation is different; on the other hand, the difficulty of refutation is different, too. Second, litigators are forbidden to refute the conclusive part of an applied legal fiction, but they can disprove its premise fact. By nature, that refutation is “a challenge against the lawfulness of that legal fiction’s usage”. Third, for related ultimate facts, the using of statutory presumptions will not lead to their reversed burden of persuasion. Fourth, when the principle of presumptive fault is applied, as for the issue of whether the defendant has subjective fault or not, the related burden of persuasion will be reversed to be assumed by the defendant. By comparison, in the usage of statutory presumptions, there will be no inversion of burden of persuasion. Fifth, direct denials, indirect denials and defenses can be used to rebut premise facts of the legal fiction, basic facts of two types of statutory presumptions, and presumptive facts of the refutable statutory presumptions. Sixth, when direct denials and indirect denials are launched, the evidence is the disproving evidence (Gegenbeweis). When the defenses are raised, the evidence is the proving evidence (Hauptbeweis). Seventh, the successful effect of discrediting basic facts of refutable statutory presumption: the using of that presumption lacks legitimacy, so the corresponding presumptive facts are untenable, too. Eighth, the successful effect of contradicting the presumptive facts of the refutable statutory presumption: while those presumptive facts are proved groundless, the related basic facts will be considered as confirmed continually. And finally, the successful effect of disproving basic facts of irrefutable statutory presumption: because it has been proved that the using of that presumption is lack of lawfulness, the related presumptive facts can not be sustained, either. By making use of those aforesaid study results, 28 statutory presumptions and 30 legal fictions are identified in the Civil Code of China.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».