Concevoir la matrice juridique dans un monde en constante évolution : essai sur l’approche fonctionnelle du droit
Bibliographic record
Abstract
L’approche fonctionnelle du droit, les principes d’équivalence fonctionnelle et de « neutralité » technologique sont trop souvent contraints au droit des technologies — et présentés comme y étant nés. Pourtant, l’approche et ses outils ont été développés bien avant les enjeux présentés par le numérique et présentent d’intéressantes perspectives pour concevoir le droit dans un monde en constante évolution. Le présent essai se propose ainsi de discuter et présenter l’approche fonctionnelle du droit. Loin de présenter une théorie du droit, notre objectif est de présenter une méthode qui nous semble à même d’établir des législations pérennes et stables, d’accueillir les évolutions sociétales et contextuelles, et d’appliquer les règles de manière à ne pas discriminer des situations fonctionnellement équivalentes. Dans une première partie, cet essai présente les origines et fondations théoriques de l’approche fonctionnelle du droit. Dans la seconde partie, nous exposons l’approche fonctionnelle comme une manière de concevoir et de rédiger le droit afin de lui permettre d’accueillir le futur, notamment par l’entremise des notions fonctionnelles. Dans la troisième partie, nous étudions le volet interprétatif de l’approche fonctionnelle, qui offre des méthodes d’analyse, d’adaptation, d’application et de comparaison des règles de droit reposant sur l’équivalence fonctionnelle.
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 | 0.012 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.017 |
| Open science | 0.004 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.003 |
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".