Un encadrement nécessaire des clauses d’exclusion des garanties légales, ces clauses plus populaires que jamais dans les actes de vente d’immeubles résidentiels
Bibliographic record
Abstract
Depuis le début de la pandémie de COVID‑19, les situations d’offres multiples et de surenchères ont fait exploser le prix de vente des immeubles résidentiels. Or, de plus en plus de gens se sont mis à acheter une propriété sans avoir effectué d’inspection au préalable, et de plus en plus de gens se sont mis à vendre leur propriété sans garantie légale, aux risques et périls de l’acheteur. Le gouvernement du Québec et l’Organisme d’autoréglementation du courtage immobilier du Québec ont commencé à mettre en place certaines mesures visant à protéger les acheteurs, notamment en lien avec l’inspection préachat. Mais ces mesures sont‑elles suffisantes? Les parties comprennent‑elles véritablement les conséquences juridiques d’une clause d’exclusion des garanties légales avant de signer leur contrat? Nous proposerons dans cet article de nouvelles mesures qui pourraient s’ajouter à celles déjà en place, tout en préservant le plus possible le principe de la liberté contractuelle.
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 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.006 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 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".