L'accident ou la faute non intentionnelle en droit des assurances privées québécois
Bibliographic record
Abstract
L'objet de cet article est de démontrer que la notion d'accident est unique, et correspond exactement aux notions de risque ou de hasard. L'accident est un événement non intentionnel, ou non voulu par l'assuré, ce qu'aucune définition technique ne peut contractuellement écarter. Pour prouver le caractère intentionnel d'un sinistre, il ne suffit pas de démontrer sa forte prévisibilité : il faut surtout prouver que l'assuré a causé le sinistre en étant conscient de son caractère inéluctable ou certain. La négligence ne correspondant pas à la volonté de réaliser le sinistre, mais à l'état d'une personne dont l'esprit ne s'applique pas à ce qu'elle fait ou devrait faire, le sinistre consécutif s'avère accidentel. Sont donc accidentelles, parce que non intentionnelles, les conséquences de la négligence grossière, de la faute lourde ou de l'insouciance grave imputable à l'assuré. La démonstration de cette thèse s'effectue en s'appuyant fortement sur les droits français et canadien, les deux principales sources juridiques consultées par le législateur québécois dans sa réforme du Code civil mise en vigueur en 1976.
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".