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Record W1423010749 · doi:10.71781/1669

Le document technologique original dans le droit de la preuve au Québec

2012· dissertation· fr· W1423010749 on OpenAlexfundaboutno aff
Gilles de Saint-Exupéry

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2012
Typedissertation
Languagefr
FieldComputer Science
TopicLaw, AI, and Intellectual Property
Canadian institutionsnot available
FundersBombardier
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’adoption de la Loi concernant le cadre juridique des technologies de l’information en 2001 a permis de mettre en place un cadre juridique favorisant l’intégration des technologies de l’information dans le droit. Plus particulièrement en droit de la preuve, cela a conféré au document technologique la qualité d’élément de preuve. Dans ce contexte il a été nécessaire d’adapter certains articles du Code civil du Québec et du même fait certaines règles dont la règle de la meilleure preuve, telle que prévue à l’article 2860 C.c.Q.. Cette règle s’appuyait jusqu’à présent sur la notion d’original, notion propre au support papier dont il a fallu trouver un équivalent pour le document technologique. C’est ce qu’a fait la Loi en prévoyant à son article 12 les caractéristiques de l’original technologique. Nous nous penchons sur cette notion en regardant quelles sont ses origines et ses justifications, puis nous avons analysé l’article 12 de la Loi qui traite de l’original sous forme technologique. Enfin nous nous sommes interrogé sur la place des reproductions dans le contexte technologique et nous avons vu que celles-ci ont pris de plus en plus d’importance à côté du document original, au fur et à mesure du perfectionnement des moyens de reproduction.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.741
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0030.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.290
Teacher spread0.265 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2012
Admission routes2
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