El daño sufrido por la pérdida de equipaje facturado: Su valoración.
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Abstract
El trabajo estudia la valoración del daño sufrido por la pérdida del equipaje facturado en el transporte aéreo. En este sentido, hay que tomar como referencia la Sentencia del Tribunal de Justicia de la Unión Europea (Sala 4ª), SL c. Vueling Airlines S. A., C-86/19, de 9 de julio de 2020, que concreta cómo deben interpretarse los artículos 17.2 y 22.2 del Convenio para la Unificación de Ciertas Reglas para el Transporte Aéreo Internacional (Convenio de Montreal), que es Derecho de la Unión Europea, en los casos de destrucción, pérdida, avería y retraso de equipaje. El Tribunal concluye que las cantidades previstas no deben reconocerse de modo automático a los pasajeros, pues constituyen límites máximos indemnizatorios, cuya cuantía debe determinarse por el juez nacional en función de la prueba practicada. Ahora bien, la aplicación de los criterios de razonabilidad y de normalidad en la valoración de la prueba, así como la regla "res ipsa loquitur" para la valoración del daño moral, pueden determinar que, en muchos casos, la indemnización establecida como cuantía máxima sea la reconocida a los pasajeros en el caso de pérdida de equipaje facturado por los perjuicios patrimoniales y morales padecidos.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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; 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".