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Record W2316290787 · doi:10.71781/2426

Peut-on donner d’une clause et reprendre de l’autre? Essai sur la cause comme instrument de contrôle de la cohérence matérielle du contrat

2015· dissertation· fr· W2316290787 on OpenAlexaboutno aff
Gabriel-Arnaud Berthold

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2015
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEuropean and International Contract Law
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Peut-on donner d’une clause et reprendre de l’autre? Si deux siècles de décisions et de commentaires contradictoires empêchent de répondre à cette question avec la certitude et l’assurance auxquelles nous a habitué la doctrine civiliste, il est tout de même possible d’affirmer que le droit civil prohibe la clause qui permet à un contractant de se dédire totalement de son engagement. Privant l’engagement de son cocontractant de toute raison, et le contrat dans lequel elle se trouve de toute fonction, cette clause contracticide se heurte en effet à une notion fondamentale du droit commun des contrats : la cause. C’est pour éviter que ne soient validés les contrats qui ne présentent aucun intérêt pour l’une ou l’autre des parties que le législateur québécois a choisi d’importer – et de conserver, dans son article introductif du Livre des obligations, cette notion que l’on dit la plus symbolique du droit français des obligations. En effet, bien que son rôle soit fréquemment assumé par d’autres mécanismes, la cause demeure la gardienne des fonctions du contrat synallagmatique. À ce titre, elle permet non seulement d’annuler les contrats qui ne codifient aucun échange, mais également, et surtout, de contrôler ceux dont le contenu ne permet pas de matérialiser les avantages négociés. Octroyant au juge le pouvoir d’assurer que le contrat contienne les outils nécessaires et adaptés à la réalisation de l’opération qu’il a pour fonction de mettre en œuvre, la cause lui offre donc le moyen de garantir l’adéquation entre la fin et ses moyens, bref de contrôler la cohérence matérielle du contrat.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.043
Threshold uncertainty score0.099

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.018
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0080.029
Scholarly communication0.0140.013
Open science0.0020.005
Research integrity0.0070.009
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.002

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.248
Teacher spread0.225 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Published2015
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