Le contrat intelligent, nouveau vecteur de confiance dans les relations contractuelles : réalité ou rêve ?
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de l’article qui suit est d’apprécier le potentiel du contrat intelligent pour devenir un nouveau vecteur de confiance dans le domaine contractuel. Pour ce faire, l’auteur présente et analyse ce phénomène récent ayant émergé à la marge de l’essor de la technologie de la chaîne de blocs (blockchain). Le contrat intelligent est le fruit de l’utilisation de deux procédés techniques : l’informatisation du contenu contractuel et le recours à la technologie de la chaîne de blocs. Ces deux initiatives ont donné naissance à un contrat infalsifiable dont l’exécution se révèle automatique et transparente. Même si le contrat intelligent, en raison notamment de limites inhérentes à l’informatisation du contenu contractuel, ne peut pas apporter une solution définitive au problème de confiance, force est de constater qu’en améliorant la transparence et en garantissant l’exécution conforme du contrat, lorsque cela est possible techniquement, il peut contribuer positivement au rétablissement du climat de confiance entre les parties.
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 | 0.007 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.020 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".