La réparation des dommages de masse: propositions visant à renforcer l'efficacité de l'action en réparation collective
Bibliographic record
Abstract
L'action en réparation collective a été introduite en droit belge en 2014. Notre législateur affirma à cette occasion qu'il convenait de lui appliquer le droit commun de la responsabilité civile. Le présent ouvrage, tiré de la remarquable thèse de doctorat d'Elodie Falla, démontre au contraire qu'une telle action en justice se concilie mal avec le droit commun de la responsabilité civile, en particulier lorsque le tribunal saisi fait le choix du mécanisme de l'option d'exclusion (opt-out) pour composer le groupe (ce qu'il vient de faire, en décembre 2017, dans la fameuse affaire du Dieselgate qui oppose Test-Achats au groupe Volkswagen et à D'Ieteren). En effet, le droit de la responsabilité civile est fondé sur une approche individualiste, qui contraint la victime à établir non seulement une faute, ou plus généralement un fait générateur, mais aussi un dommage personnel en relation causale avec cette faute alors que l'action collective s'écarte en grande partie de la notion de dommage personnel. De plus, le droit commun n'a pas été conçu pour répondre à l'hypothèse où les personnes à indemniser sont inconnues au moment où le juge se prononce sur le fond de la demande.Elodie Falla a choisi d'examiner de manière très approfondie la manière dont le droit québécois est parvenu à assurer une coordination de l'action collective avec le droit de la responsabilité civile. Le choix du Québec comme point de comparaison s'explique par l'expérience qui y a été acquise depuis l'entrée en vigueur, dès 1978, de la loi sur le recours collectif et par la proximité des droits québécois et belge, lesquels s'inscrivent tous deux dans la tradition civiliste même si le droit québécois entretient également des rapports étroits avec la Common law.Se basant sur les enseignements tirés de cet examen de droit comparé, et après une analyse basée sur le principe constitutionnel d'égalité et de non-discrimination, l'auteure formule des propositions précises et concrètes permettant d'importer en droit belge trois instruments juridiques originaux, issus du droit québécois et qui ont prouvé leur efficacité, afin de renforcer l'efficacité du système en place en Belgique, et d'inspirer peut-être d'autres législateurs encore.
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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 | 0.011 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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.
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".