Droit civil. A jour au 15 décembre 2024
Bibliographic record
Abstract
A jour au 15 décembre 2024, ce manuel de droit civil a été conçu afin d'assurer une préparation optimale à l'épreuve de l'examen d'accès au CRFPA. Il est composé de 42 fiches thématiques et un galop d’essai final corrigé permettant d'aborder avec clarté et exhaustivité les connaissances et la méthodologie à mobiliser lors de l'examen, conformément au programme fixé par l’arrêté du 17 octobre 2016. Chaque fiche s'articule ainsi : un schéma de synthèse pour visualiser l'essentiel en un clin d'œil ; les connaissances essentielles (cours, articles, jurisprudences fondamentales de la matière…) ; une bibliographie complète pour aller plus loin et étoffer ses connaissances ; des cas pratiques corrigés pour se mettre dans les conditions de l'épreuve. Tout en couleur, cet ouvrage contient de nombreux encadrés ("Exemple", "Jurisprudence"…), afin d'aider le candidat à se préparer et réussir l’examen d'entrée au CRFPA. (4e de couverture)
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 | 0.004 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.005 | 0.002 |
| Research integrity | 0.010 | 0.016 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.010 |
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".