Présentation de la nomenclature des préjudices réparables en cas d'atteintes à l'environnement
Bibliographic record
Abstract
Le droit français permet aujourd’hui une prise en compte élargie des conséquences des atteintes à l’environnement, puisque sont désormais réparables non seulement les préjudices personnels classiques causés à l’homme via l’environnement mais également des préjudices causés directement à l’environnement en tant que tel. Toutefois, la réparation des dommages issus d’atteintes à l’environnement pâtit, en l’état actuel du droit positif, de la difficulté à identifier clairement les chefs de préjudices à prendre en compte. De cette difficulté résultent tant des zones de contact entre plusieurs postes de préjudices et donc le risque d’une double indemnisation pour un même dommage, que des zones d’ombre, source de vides indemnitaires, malgré l’existence d’une réalité dommageable. En découle également une appréhension des préjudices susceptibles d’ouvrir droit à réparation qui varie selon les institutions saisies. En vue de garantir le respect des principes de réparation intégrale, de sécurité et d’égalité juridiques, l’établissement d’une typologie structurée des préjudices réparables s’impose. C’est précisément l’objectif du groupe de travail animé par le professeur G. J. Martin et Laurent Neyret et abrité par Sciences-po Paris, que d’élaborer une telle nomenclature des préjudices réparables en cas d’atteintes à l’environnement. A visée opérationnelle, cette grille de référence élaborée de façon participative, aura vocation à aiguiller les différents acteurs intervenant dans la réparation des atteintes à l’environnement (magistrats, avocats, ONG, assureurs, bureaux d’études et experts, autorités administratives compétentes, exploitants…).
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
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".