Bibliographic record
Abstract
La notion de préjudice, bien qu’elle soit une clé de voûte du droit de la responsabilité civile, en tant qu’exigence commune à tous les cas de responsabilité, demeure encore assez peu explorée conceptuellement en droit français. On l’a longtemps reléguée au rang des notions purement factuelles, et c’est seulement dans un passé récent que la doctrine s’y est véritablement intéressée. Il n’y a pas lieu de s’étonner dès lors de l’évolution du droit positif dans un sens toujours plus libéral à l’égard de victimes avides non seulement de compensation, mais aussi de stigmatisation des responsables. Ce libéralisme de la jurisprudence s’est manifesté de deux manières : d’un côté par une prolifération plus ou moins anarchique des chefs de préjudices indemnisables, et d’un autre côté par une dilution progressive des caractères requis du préjudice pour donner lieu à réparation. La présente étude a pour objet de suggérer quelques pistes de réflexions pour une appréhension plus rigoureuse, et résolument juridique de la notion de préjudice réparable, notamment à travers sa distinction du dommage. C’est aussi l’idée de réparation qui est envisagée, dans ses rapports avec d’autres « sanctions » du droit de la responsabilité.
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 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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
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.
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".