La obligación precontractual del proveedor de créditos hipotecarios de informar al consumidor en el derecho chileno
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo de investigación tiene por objeto el estudio de la obligación \nprecontractual de información aplicable al proveedor de créditos hipotecarios en el derecho \nchileno en el marco del Proyecto Fondecyt “La obligación precontractual de los proveedores \nde productos o servicios financieros de informar al consumidor en el derecho chileno. \nInsuficiencia de la normativa que la regula. Bases y criterios para perfeccionarla” \n(Nº11180826). Para ello, se exponen las principales características de la obligación \nprecontractual de informar aplicable al proveedor de créditos hipotecarios, tales como su \nnaturaleza, clasificación, extensión y fundamentos. A continuación, se analiza de forma critica \nel estado actual de la legislación nacional en la materia, abordando en primer término el ámbito \nde aplicación objetivo y subjetivo de la obligación precontractual de informar al consumidor que \npesa sobre el proveedor de créditos hipotecarios y los requisitos generales aplicables a la \ninformación que debe transmitirse, para posteriormente revisar de forma pormenorizada el \ncontenido de la obligación de dicha obligación a la luz de la legislación vigente. Por último, se \nexaminan de forma detallada las consecuencias de la infracción de la obligación precontractual \ndel proveedor de créditos hipotecarios de informar al consumidor, con especial énfasis en las \nconsecuencias de derecho privado
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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 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".