Bibliographic record
Abstract
Lors d’un jugement récent, la Cour suprême du Canada a établi que toute information ne pouvait faire l’objet du crime de vol tel que défini à l’article 322 (283) C.cr. Une telle décision peut avoir des conséquences considérables dans le monde des affaires car l’information y occupe une place de plus en plus significative. Souvent, une industrie sera florissante à cause de l’information qu’elle possède. Dans le présent texte, l’auteure tente de démontrer que, pour assurer une protection efficace de la structure économique et sociale du pays, il est indispensable que certaines informations soient incluses dans la définition du vol. Elle arrive à cette conclusion en s’appuyant sur le développement de la définition du vol présentement prévue au Code criminel et sur le besoin de protection de l’information. Cet article fait ressortir le lien qui existe entre le vol et l’économie ainsi qu’entre l’économie et l’information. Il soulève la nécessité de l’intervention du législateur canadien dans la définition du vol au Code criminel afin d’adapter notre droit criminel à la réalité.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.006 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".