Bibliographic record
Abstract
DANS LES CAUSES DE MALFAÇONJusqu'à ce jour, l'assureur de responsabilité n'avait aucune obligation d'assumer la défense de son assuré dans les causes de malfaçon.Un arrêt récent de la Cour suprême du Canada dans l'affaire Progressive Homes Ltd. c. Cie Canadienne d'assurances générales Lombard (2010 CSC 33) change la donne.Les conclusions du tribunal s'appuient sur plusieurs facteurs : une simple possibilité de couverture suffit pour déclencher l'obligation de défendre, l'interprétation des contrats d'assurance doit être faite globalement, en prenant en compte les garanties, les exclusions et les exceptions aux exclusions.Le tribunal a également rejeté trois arguments allégués par l'assureur.Il semble que, dans cette affaire, les travaux exécutés par des sous-traitants ont suffi à enclencher l'obligation de défendre.Sur ce point, le tribunal a raison car il s'agit d'une exception à une exclusion de malfaçon formulée dans la plupart des contrats d'assurance.Là où le bât blesse est l'interprétation de la notion d'accident.Jusqu'à présent, il était clair que les conséquences de travaux mal faits ne pouvaient être considérées comme un accident, car la malfaçon ne comporte par l'aspect fortuit essentiel pour déclencher l'obligation de défendre.Or, la Cour suprême semble remettre en cause cette notion.À la lumière de cet arrêt, les assureurs doivent être prudents sur le plan de la rédaction des exclusions liées aux travaux de l'assuré.
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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 | 0.033 | 0.123 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.013 |
| Open science | 0.004 | 0.005 |
| Research integrity | 0.008 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.063 | 0.013 |
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".