L’analyse de conformité des soumissions en droit des marchés publics
Bibliographic record
Abstract
L’analyse de conformité en droit des marchés publics est source de \nconfusion et de bon nombre de conflits qui doivent être tranchés par les tribunaux. \nCeux-ci peinent toutefois à dégager des lignes directrices claires compte tenu de \nla nature contractuelle du processus qui doit être géré au cas par cas. La démarche \nactuelle consiste à appliquer certains critères pour déterminer si l’irrégularité \ndont est grevée la soumission est importante ou non; dans ce dernier cas, on \nreconnaît que l’adjudicateur de l’appel d’offres a discrétion pour passer outre à \ncette irrégularité. \nL’auteur propose une démarche en deux temps pour déterminer si l’adjudicateur \npeut octroyer le contrat à une soumission grevée d’une non-conformité. \nPremièrement, l’adjudicateur devrait s’intéresser à la nature de l’exigence (essentielle \nou accessoire) telle qu’elle est rédigée dans les documents d’appel d’offres, \npuisque ce document représente la volonté des parties au processus d’appel \nd’offres. Dans un second temps, l’adjudicateur pourrait se pencher sur la nature \nmineure ou majeure du vice qui nuit à la soumission seulement si ce dernier touche \nl’une des exigences mineures des documents d’appel d’offres.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".