Les apports de la linguistique à la théorie des contrats : la polyphonie du contrat, trace discursive d’une recontextualisation sociale
Bibliographic record
Abstract
Dans l’article qui suit, le dernier d’une série de trois, les auteurs poursuivent leur réflexion sur le passage d’une compréhension individuelle de la théorie des contrats à une conception reflétant davantage la complexité polyphonique et intersubjective de la relation obligationnelle. À cette fin, ils appliquent les approches dialogique et polyphonique, qui concernent l’altérité discursive et la non-unicité du sujet parlant en linguistique, à la matière contractuelle. Dans un premier temps, et afin d’élaborer des définitions fonctionnelles des deux notions en question, ils cherchent à établir la pertinence et le rôle que peuvent jouer le dialogisme et la polyphonie au sein du droit des contrats. Dans un deuxième temps, ils s’attachent à l’analyse discursive du contrat comme pratique sociale afin d’évaluer le poids des considérations intralinguistiques et extralinguistiques en matière d’analyse contractuelle. Dans un troisième temps, enfin, ils démontrent comment le modèle proposé peut s’appliquer de façon concrète. Leur objectif final est de faire un autre pas vers l’intégration des concepts de dialogisme et de polyphonie dans la notion de contrat de droit privé et vers la compréhension de la raison d’être de tels phénomènes dialogiques et polyphoniques dans l’univers juridique.
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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.028 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".