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Enregistrement W7104282743 · doi:10.71781/2176

L’application de la loi à l’encontre des personnes morales comme vecteur de modification des comportements et pratiques et de redistribution de la responsabilité

2021· dissertation· fr· W7104282743 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiquePsychology of Social Influence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElderly peopleSocial worldsCanadian studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Il est essentiel de sanctionner les personnes physiques responsables des manquements commis par des personnes morales à des fins de dissuasion et de responsabilité individuelle, mais aussi afin de maintenir la confiance du public dans notre système judiciaire et dans l’industrie des services financiers. Toutefois, des obstacles juridiques, organisationnels et opérationnels rendent particulièrement difficile la recherche de la responsabilité des personnes physiques par les organismes d’application de la loi. Les scandales et crises financières témoignent de ces difficultés et laissent croire que seules les personnes morales font l’objet de sanctions, et non pas leurs administrateurs, dirigeants ou employés responsables. C’est principalement parce qu’elles ont parfois servi de substituts à la recherche de la responsabilité des personnes physiques que les procédures intentées à l’encontre des personnes morales n’ont pas bonne presse. Les mesures d’application de la loi à l’encontre des personnes physiques et les mesures d’application de la loi à l’encontre des personnes morales jouent des rôles différents. Il s’agit de mesures complémentaires plutôt que de substituts. Il en est ainsi puisque c’est à travers l’angle de la modification des comportements et pratiques (plutôt que de la seule sanction rétrospective) que le prisme de l’application de la loi à l’encontre des personnes morales devrait être considéré. En plus de dissuader, de telles mesures favorisent une modification (volontaire ou non) des comportements et pratiques ainsi que la redistribution de la responsabilité, notamment par l’entremise des mécanismes disciplinaires internes et pratiques de rémunération.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,280 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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