Bibliographic record
Abstract
La relation d’assurance entre le preneur et l’assureur est source d’un double rôle social, soit celui du regroupement des assurés et celui de la définition même des risques à contrer. Or, tant la théorie des contrats que la pratique juridico-assurantielle tendent vers une individualisation des parties et une désocialisation du contrat d’assurance. L’auteur s’interroge à savoir si au sein de la relation contractuelle qui le lie à l’assureur, le preneur peut être perçu autrement qu’à titre de bien économique risqué à gérer par l’entreprise assurance. Inversement, l’assureur est-il, au plan contractuel, davantage qu’un commerçant duquel le preneur doit soutirer le maximum de bénéfices ? Alors que la relation contractuelle est d’abord et avant tout interprétée à titre de valeur économique par les juristes, il semble nécessaire de réfléchir à la possibilité de réhumaniser le contrat par le biais de règles juridiques qui ne font pas uniquement appel à des préceptes moraux flous en mal de légitimation tels ceux de la plus haute bonne foi et l’équité contractuelle. Il est donc intéressant de s’attarder à certains des travaux de Csaba Varga portant sur la question de la réification en droit, de même qu’à ceux plus récents du philosophe Axel Honneth, afin de vérifier si la question de la réification peut être pertinente à l’étude du contrat d’assurance.
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 | 0.006 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| 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".