Specific performance of contracts in comparative law : some preliminary observations
Bibliographic record
Abstract
On dit souvent que l'exécution en nature (specific performance) est la sanction normale (primary remedy) de l'inexécution des obligations contractuelles (breach of contract,) dans le système de droit civil, alors que dans le système de common law cette sanction prend la forme de dommages-intérêts. Cet article s'interroge sur l’exactitude de cette assertion. L'auteur constate, d'abord, que même là où l'on fait du droit civil en anglais, comme au Québec et en Louisiane, l'expression specific performance n'a pas le même sens et la même portée qu'en common law. Il souligne, de plus, que l'expression primary remedy peut se définir de plusieurs façons, susceptibles d'engendrer l'équivoque. Il démontre, enfin, que l'expressionbreach of contract couvre tellement de situations de fait différentes qu'il est impossible de dire quelle sanction l'un et l'autre systèmes juridiques préfèrent vraiment. Les expressions specific performance et primary remedy ne peuvent en fait se comprendre sans prendre en considération l'évolution historique de la notion d'exécution en nature dans chaque système de droit. La seconde moitié de l'article procède à cette étude historique ; elle conclut qu'au-delà de différences de forme les deux systèmes, face à la mise en œuvre de politiques semblables, pratiquent des moyens de sanction à toute fin pratique équivalents.
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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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".