Juger et motiver. Introduction comparative à la question du contrôle de proportionnalité en matière de droits fondamentaux
Bibliographic record
Abstract
Dans une série d'interventions récentes, le premier président Bertrand Louvel a relevé que la jurisprudence de la Cour européenne des droits de l'homme bouleversait l'économie du pourvoi, dans la mesure où cette juridiction exerce un contrôle de proportionnalité au cours duquel elle aborde les questions en droit, mais aussi en fait. C e constat a en partie contribué à sa décision d'instituer une Commission de réflexion sur la réforme de la Cour de cassation dont il a confié la coordination des travaux au président Jean-Paul Jean. Dans le prolongement d'un article que l'auteur avait publié avec MM. Jestaz et Marguénaud (Révolution tranquille à la Cour de cassation, D. 2014. 2061 ), le président Jean l'a invité à prononcer, le 30 mars 2015, une conférence aux fins d'évaluer, à partir d'une comparaison entre un arrêt de la Cour de cassation française et un jugement de la Cour suprême du Canada rendus à propos d'un cas identique et portant sur une question qui met en jeu des droits fondamentaux, les implications du contrôle de proportionnalité sur les modes de raisonnement des Hauts magistrats et la motivation de leurs décisions. Le présent texte reproduit cette conférence. [Premier paragraphe de l'article]
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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 | 0.010 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.068 | 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".