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Record W7067201245

Les adaptations de la lutte pénale contre la délinquance d'affaires : une approche comparative franco-canadienne

2022· other· fr· W7067201245 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2022
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicParticle Detector Development and Performance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsJurisprudenceContext (archaeology)Decoloniality
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Sous l'effet de la mondialisation économique et de la complexification des pratiques du monde des affaires, nos sociétés se retrouvent aujourd'hui de plus en plus souvent confrontées à une forme singulière de délinquance : la délinquance d'affaires. La coopération interétatique est essentielle pour lutter contre ce phénomène. Cependant, en interne, le droit pénal tel que nous le connaissons est aussi mis à rude épreuve. La répression pénale a été tenue de s'ajuster. En effet, l'application du droit pénal classique aux délinquants d'affaires ne semble plus suffire. Dans sa quête d'efficacité répressive, le droit pénal a muté, à la fois par l'évolution des règles classiques du droit pénal général, par la création de nouvelles règles pénales propres au domaine des affaires et par la coopération avec d'autres acteurs de la lutte contre cette criminalité. L'approche comparée des systèmes français et canadien facilitera la mise en perspective des tentatives de perfectionnement du droit pénal des affaires. Ces dernières semblent parfois s'illustrer par un assouplissement, voire un délaissement des principes et des règles de la répression purement pénale, à la faveur de mécanismes innovants. Qu'en est-il réellement? Cette recherche permettra de revenir sur ces adaptations de la lutte pénale contre les pratiques illégales des acteurs économiques et d'en questionner les enjeux et les conséquences.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.898
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.206
Teacher spread0.194 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
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