La représentation de la nature par les collectivités territoriales devant le juge judiciaire à la lumière de l’article L.142-4 du Code de l’environnement
Bibliographic record
Abstract
Ayant été introduit avant l’aboutissement du contentieux de l’Erika, l’article L. 142-4 du Code de l’environnement a permis à certaines collectivités territoriales de se constituer partie civile et d’obtenir la réparation du préjudice écologique. Six ans après son introduction, notre article s’interroge sur les apports et les enjeux de cette disposition. Il convient de saluer l’opportunité de l’habilitation à agir des collectivités territoriales en ce qu’elle élargit le cercle des acteurs agissant en représentation de la nature et permet de contrebalancer l'inertie de certains. La complémentarité de l’action des collectivités territoriales, notamment vis-à-vis des associations agréées, va cependant dépendre du contenu donné par les juges au « préjudice causé au territoire sur lequel elles exercent leurs compétences ». D’un point de vue pratique, l’étude de la jurisprudence actuelle révèle les confusions des parties et du juge à qualifier ce que recouvre le préjudice subi par les collectivités. Enfin, l’article L. 142-4 du Code de l’environnement ne résout pas les difficultés tenant au risque de cumul de réparation du préjudice écologique et à la réalisation de mesures de réparation en nature sur un site dont les collectivités territoriales ne sont pas propriétaires.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".