La réclamation en dommages punitifs et son effet sur l’assurance responsabilité : analyse de la faute intentionnelle et de l’atteinte illicite et intentionnelle
Bibliographic record
Abstract
Les réclamations pour dommages punitifs en vertu de la Charte des droits et libertés de la personne se multiplient depuis plusieurs années devant les tribunaux. Pour être accueillie, cette réclamation implique la démonstration d’une atteinte illicite et intentionnelle à un droit ou une liberté protégé par cette charte. Les recours en responsabilité peuvent faire l’objet d’une couverture d’assurance. Or, le Code civil du Québec prévoit spécifiquement que l’assureur n’est pas tenu de couvrir la faute intentionnelle de l’assuré. Est-ce à dire que l’assureur n’a pas d’obligation envers son assuré lorsque des dommages punitifs sont réclamés? Il s’agit donc de déterminer si le concept de faute intentionnelle et celui d’atteinte illicite et intentionnelle sont des concepts qui s’équivalent ou qu’il est nécessaire de distinguer. Pour cette analyse, ces deux concepts seront abordés en profondeur. Il sera question de l’origine de ces deux notions, de leurs fondements et de leur interprétation pour finalement définir ces termes le plus précisément possible. Ces définitions permettront d’opposer ces deux notions et de déterminer au final qu’il existe plusieurs éléments qui différencient ces concepts, notamment à l’égard de l’intention requise, faisant en sorte qu’ils ne peuvent être assimilés. Cette conclusion aura un impact certain sur les obligations de l’assureur de défendre l’assuré et d’indemniser la victime pour ses dommages compensatoires lorsqu’il existe une réclamation en dommages punitifs et, par conséquent, l’assureur ne pourra faire reposer son refus de défendre ou d’indemniser sur la seule base de la preuve d’une atteinte illicite et intentionnelle.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".