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Record W2757410233 · doi:10.7202/1041009ar

La computation des délais prévus par le Code du travail

2017· article· fr· W2757410233 on OpenAlexaffvenueabout
Marie-Claude Desjardins, Finn Makela

Bibliographic record

VenueLes Cahiers de droit · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicInternational Labor and Employment Law
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectivation du temps est importante pour plusieurs domaines de droit, et cela est particulièrement vrai pour le droit du travail. Dans le domaine du droit des rapports collectifs du travail notamment, la question précise des délais et de leur computation joue un rôle crucial, à tout le moins en Amérique du Nord, où la législation, inspirée de la Wagner Act, impose des limites importantes, du point de vue du temps, à l’exercice des droits qu’elle confère. Ces restrictions temporelles ne sont pas que de mécanismes procéduraux nécessaires à la mise en oeuvre du système : elles en sont plutôt des éléments substantiels. Les acteurs du monde du travail sont aux prises quotidiennement avec les délais prévus dans le Code du travail du Québec. En effet, ce dernier prévoit des moments précis pour l’acquisition, l’exercice et l’extinction des droits des employeurs, des syndicats et des salariés. Les règles relatives à la computation des délais sont complexes et font fréquemment l’objet de controverses jurisprudentielles. Or, jusqu’à présent, la doctrine s’est peu intéressée à la computation des délais en droit du travail québécois, malgré son importance. L’article qui suit constitue une étude exhaustive des fondements des règles de computation des délais et de leur mise en oeuvre dans le contexte du Code du travail. La première partie permet d’exposer les sources des règles applicables à la computation des délais et les concepts clés qui facilitent leur mise en oeuvre. La seconde partie s’intéresse à l’application de ces règles à des situations concrètes, en particulier dans le contexte de l’accréditation, de l’acquisition du droit de grève ou de lock-out et de recours fondés sur le Code du travail ou sur une convention collective.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.017
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: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.056
Threshold uncertainty score0.112

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.017
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0020.005
Scholarly communication0.0060.004
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.003

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 head0.018
GPT teacher head0.284
Teacher spread0.266 · 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
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".

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Published2017
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