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Record W1990397999 · doi:10.7202/019795ar

La sécurité du consommateur au Québec… deux solitudes : mesures préventives et sanctions civiles des atteintes à la sécurité

2009· article· fr· W1990397999 on OpenAlexvenueaboutno aff
Nathalie Vézina, Françoise Maniet

Bibliographic record

VenueLes Cahiers de droit · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicLaw, Economics, and Judicial Systems
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La sécurité de la personne et des biens du consommateur constitue un corollaire incontournable du développement des produits et services qui lui sont offerts. Dans le présent article, les auteures veulent démontrer que, tout en suscitant un intérêt marqué de la part du législateur et des tribunaux, la sécurité des consommateurs soulève des difficultés importantes du point de vue de la cohérence, en mettant en parallèle les règles préventives et celles qui sont propres aux sanctions civiles. Cette analyse croisée fait ressortir non seulement des différences fondamentales entre ces deux registres d’intervention, mais également des incohérences notables à l’intérieur de chacun d’eux. Dans le contexte des règles préventives, les différents paliers législatifs privilégient l’énoncé de règles précises et bien délimitées, plutôt qu’un principe général de sécurité des usagers. Les sanctions civiles, quant à elles, sont marquées par une multiplicité de règles qui résulte de la coexistence du régime contractuel (de droit commun ou issu de la Loi sur la protection du consommateur) et du régime extracontractuel. Ce déficit de cohérence, de façon plus globale, se présente comme un obstacle à l’objectif de protection de la sécurité auquel le consommateur devrait pouvoir légitimement aspirer.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.044
Threshold uncertainty score0.220

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0060.004
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.000

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 head0.013
GPT teacher head0.230
Teacher spread0.217 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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

Citations1
Published2009
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