Contrefaçon et recours civil : la quantification des dommages au Québec et en France
Bibliographic record
Abstract
L’évolution de la notion de propriété a permis la naissance de droits sur des biens incorporels. C’est de cette évolution qu’est née la propriété intellectuelle qui permet à son titulaire de bénéficier d’un monopole d’exploitation sur de tels biens. La contrefaçon est la violation de ce monopole. Ce phénomène a récemment pris de l’expansion par le biais de la mondialisation du commerce et du développement des moyens de communication. Que ce soit en France ou au Québec, le titulaire d’un droit de propriété intellectuelle dispose d’un recours civil contre le contrefacteur fautif. L’évaluation du quantum des dommages est une tâche difficile pour les juges; la fixation des dommages peut paraître aléatoire. Une étude comparée des méthodes de calcul permettra de déterminer laquelle semble la plus adaptée à la réalité actuelle. Dans le but de proposer des pistes de bonifications de chacune des méthodes de calcul, ce sont les points de divergence qui seront étudiés. Ce travail va se concentrer sur deux éléments : les dommages punitifs et la méthode forfaitaire de chacune des juridictions étudiées. À propos des dommages punitifs, ceux-ci existent au Québec et leur encadrement permet d’éviter des dérapages au niveau de leur quantification. Ces dommages avantagent la partie lésée. Ils ne sont pas reconnus en France, malgré de nombreuses tentatives de les introduire en droit français. Ceux-ci existent clandestinement. Concernant la méthode forfaitaire française, elle est applicable à tous les droits de propriété intellectuelle, tandis qu’au Québec les dommages préétablis sont limités au droit d’auteur. En bout de ligne, les dommages punitifs avantagent la méthode québécoise, alors que les méthodes de calcul forfaitaires sont des outils indispensables pour les juges. Au regard des éléments étudiés, la méthode québécoise possède un léger avantage sur la méthode française.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".