Bibliographic record
Abstract
Le concept de la « capacité de tester » est fondamental en droit québécois puisqu’il conditionne la liberté de tester. Si le concept n’est pas nouveau, sa présentation dans le Code civil a changé et son interprétation jurisprudentielle a évolué. L’auteure présente les résultats d’une analyse doctrinale et jurisprudentielle approfondie de la « capacité de tester », qui met en évidence la difficulté d’établir un « profil type » de la personne capable ou incapable de consentir. Devant pareille difficulté, la nature des dispositions testamentaires et les circonstances qui entourent la confection du testament permettent aux tribunaux de faire une meilleure appréciation de la capacité à consentir du testateur. En effet, si la remise en cause de « la volonté » du testateur ne doit pas être un prétexte à l’appréciation de « ses volontés », la prise en compte de certains éléments extrinsèques permet aux tribunaux de vérifier si le contenu du testament est « logique », eu égard aux croyances, aux valeurs et aux autres caractéristiques personnelles du testateur. Les décisions rendues ont ainsi l’avantage d’être plus acceptables, dans la mesure où elles sont cohérentes avec ce qui distingue ou ce qui caractérise le testateur. L’auteure conclut en proposant des moyens simples pour faciliter la preuve devant les tribunaux de l’aptitude à consentir du testateur.
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 | 0.009 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".