Bibliographic record
Abstract
La qualification est centrale à l'activité du juriste. Les règles de droit positif ne reçoivent application qu'au moment où les faits reçoivent une certaine qualification. Cette réalité prend une dimension particulière face au contrat, lequel est l'objet de multiples dispositions législatives. Le législateur a cru bon au fil du temps, de réglementer diverses formes contractuelles, les contrats nommés. On oppose à ceux-ci les contrats innommés, pure création extra-législative. La détermination de la nature du contrat passe par un processus de qualification indépendant de notions connexes et qui doit s'éloigner d'une méthode intuitive. La qualification du contrat passera principalement par l’analyse des obligations en vue d'identifier l'obligation fondamentale ou la prestation caractéristique du contrat. Il s'agit d'une analyse qu'on veut objective. Les parties auront peu d'influence sur la qualification qui sera ultérieurement donnée à leur contrat, celle-ci étant une question de droit en principe réservée au juge. Le juriste tentera d'abord de lier le contrat aux modèles nommés connus et prévus par le législateur, soit en lui donnant un seul nom ou en reconnaissant la nature mixte de la convention. Dans l'éventualité où ces tentatives ne sont pas concluantes, une qualification innommée devra être choisie. La distinction entre les différentes qualifications possible sera réalisée en fonction de la hiérarchie des obligations au contrat et par l'écart de celle-ci avec les modèles connus.
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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 | 0.008 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.056 | 0.018 |
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".