The Himalaya Clause, “stipulation pour autrui”. Non-Responsibility Clauses and Gross Negligence under the Civil Code
Bibliographic record
Abstract
L'imputation de la responsabilité des pertes et dommages subis par la cargaison des navires dans les ports québécois est une question non encore tranchée. Le problème se complique du fait de l'introduction, dans la plupart des contrats de transport maritime international par connaissement, de la clause dite « Himalaya ». Cette clause représente à peu près en common law l'équivalent de la stipulation pour autrui. La validité de ces clauses a souvent été contestée avec succès devant les tribunaux de plusieurs pays, notamment de Grande-Bretagne, des États-Unis et du Canada. Par ailleurs, en droit civil, si la stipulation pour autrui est admise, ce n'est qu'à titre d'exception et sous des conditions très précises. L'auteur recense la jurisprudence des pays de common law relativement à la clause Himalaya, et examine ensuite la validité de cette clause en droit civil à titre de stipulation pour autrui. Il traite également du contrat de porte fort, et de la validité des clauses de non-responsabilité en cas de faute lourde. Enfin, il analyse cinq décisions québécoises récentes, ainsi qu'une importante décision de la High Court australienne.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| 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".