Analyse comparative des conflits de lois et de juridictions relatifs au contrat d'assurance
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire porte sur l’étude des conflits de lois et de juridictions relatifs au contrat d’assurance. Le contrat d’assurance étant un contrat des plus usité, il est intéressant d’étudier, dans un contexte de mondialisation, de globalisation des échanges, de ce qu’il en advient du contrat d’assurance dans le cadre des relations privées à caractère international. En ce sens, seront traitées des règles de conflit de lois et de juridictions relatifs au contrat d’assurance dans le cadre des instruments que sont le Règlement Rome I, le Règlement Bruxelles I Bis et la Convention de Lugano, mais également, dans celui du droit international privé québécois. Ce sera donc une approche de droit comparé qui sera adoptée au travers de cette étude. L’on verra notamment que le contrat d’assurance a donné lieu à divers traitements méthodologiques du point de vue de la résolution des conflits de lois et de juridictions. Il sera donc intéressant de comparer ces approches afin de déterminer celle qui pourrait atteindre au mieux les objectifs spécifiques du contrat d’assurance, à savoir, notamment, celui de protection de la partie faible.
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 | 0.019 | 0.085 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.002 |
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.
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".