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Record W2346729302 · doi:10.7202/1036168ar

Les obligations de la banque au regard des sommes déposées dans un compte en fidéicommis

2016· article· fr· W2346729302 on OpenAlexaffvenueabout
Marc Lacoursière

Bibliographic record

VenueRevue générale de droit · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicLegal principles and applications
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le compte bancaire est l’outil privilégié pour effectuer la plupart des opérations financières, puisque les ordres de paiement doivent y transiter. En certaines circonstances, le bénéficiaire d’une transaction mandate une tierce personne, appelée fidéicommissaire ou fiduciaire, pour agir en son nom. Tel est le cas lorsqu’une personne âgée mandate un courtier en placement pour effectuer des transactions ou lorsqu’un client verse des avances à un avocat ou à un notaire. La relation juridique devient alors triangulaire et comprend les intervenants suivants : la banque (détentrice du compte), le mandataire (fidéicommissaire ou fiduciaire, selon le cas) et le bénéficiaire. Comme l’a illustré la célèbre affaire Earl Jones, il peut arriver que le mandataire agisse dans son intérêt personnel au détriment des intérêts du bénéficiaire. Puisque le recours d’un bénéficiaire à l’encontre de ce mandataire fautif peut s’avérer infructueux (insolvabilité ou faillite), la banque devient alors la cible de choix du bénéficiaire lésé. Cette présentation aura pour but d’analyser les droits et les obligations de la banque en de telles circonstances. En nous inspirant de l’obligation de signalement des transactions contrevenant aux lois canadiennes sur le blanchiment de capitaux, nous suggérons d’entamer une réflexion sur l’imposition d’une obligation similaire aux institutions financières dans le cadre des transactions préjudiciables effectuées par un mandataire, lorsque les victimes sont des personnes âgées.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.257
Threshold uncertainty score0.994

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.022
GPT teacher head0.289
Teacher spread0.267 · 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 teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes3
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