Minimisation des dommages : sources et application en cas de congédiement
Bibliographic record
Abstract
La minimisation des dommages, dit-on souvent, est une règle de common law : donc, elle ne s’applique pas dans le Québec. En l’occurrence, « ne s’applique pas » signifie « ne devrait pas être appliquée » car les opposants confondent droit positif et droit normatif. Curieusement, la question est surtout débattue en droit du travail, rarement en droit civil. Cela est paradoxal, en ce sens que le Code civil n’exprime pas la règle, tandis que le Code du travail québécois — comme d’autres lois canadiennes similaires — contient un article particulier énonçant la règle explicitement. Le phénomène pourrait s’expliquer par la dimension collective du droit du travail qui tend à amplifier la portée des discussions et à les diffuser dans la population. À l’opposé, la minimisation des dommages est appliquée sans discussion dans les litiges privés et la jurisprudence tient la règle pour acquise. Cette note de recherche montre que la minimisation des dommages était connue de l’ancien droit français; malgré que les codificateurs aient décidé de ne pas l’énoncer explicitement, elle a survécu comme cas particulier de la règle de la non-compensation des dommages indirects. Aussi le débat s’est-il engagé sur des bases fragiles. L’origine de l’article 15 remonte au droit civil. Le fait que la common law comporte une règle semblable n’a aucune pertinence, dans la perspective que nous examinons ici. La véritable question est de savoir pourquoi un employeur ayant contrevenu à l’article 15 devrait bénéficier du travail d’un salarié congédié qui a eu la chance de se trouver un autre emploi ? La réponse et qu’il n’y a ici aucun bénéfice, dans le sens où l’auteur d’une faute n’a rien à payer si peu ou pas de dommage n’en est résulté. Par ailleurs, pourquoi le travailleur recevrait-il double salaire s’il est réintégré ? Serait-ce une façon d’implanter les dommages punitifs dans cette partie de notre droit du travail ? Au fond, tout le débat est d’ordre normatif, sous le couvert du droit positif. Une fois reconnue et acceptée cette assertion, les enjeux apparaissent, plus clairement, sous un jour nouveau.
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 | 0.014 | 0.047 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".