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Record W2977712549 · doi:10.7202/1064652ar

Le droit des technologies de l’information dans la Communauté économique et monétaire de l’Afrique centrale

2019· article· fr· W2977712549 on OpenAlexvenueno aff
Vicaire Bepyassi Ouafo

Bibliographic record

VenueLes Cahiers de droit · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicCorporate Governance and Law
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les questions relatives à la portée économique des technologies de l’information à l’ère du numérique occupent désormais une place importante dans le droit des activités économiques au sein de l’espace de la Communauté économique et monétaire de l’Afrique centrale (CEMAC). En effet, le dispositif juridique encadrant les finalités économiques de l’utilisation des technologies du numérique dans la CEMAC mis en place en 2008 a aussitôt entraîné une modification du droit des affaires de l’Organisation pour l’harmonisation en Afrique du droit des affaires (OHADA) en 2010, dans l’intérêt de concilier les conséquences juridiques de l’économie numérique dans le développement économique. Toutefois, la problématique de la contribution du droit des technologies de l’information au développement économique de la CEMAC mérite d’être soulevée après une décennie d’application. Si la volonté du législateur communautaire de faire des technologies du numérique un levier du développement est perceptible à travers l’institution législative d’un marché numérique dans lequel la garantie des droits et la liberté des activités sont assurées, il faut encore relever sa témérité à travailler pour la sauvegarde de l’économie numérique par des règles particulières protégeant les consommateurs des services électroniques.

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)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.019
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: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.066
Threshold uncertainty score0.132

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.019
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.006
Science and technology studies0.0050.006
Scholarly communication0.0150.007
Open science0.0010.004
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.004

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 head0.006
GPT teacher head0.176
Teacher spread0.170 · 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
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
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