La théorie de l’acceptation des risques en quête de sens : exonérer, imputer, harmoniser
Bibliographic record
Abstract
L’acceptation des risques découle de l’idée selon laquelle, en s’exposant volontairement à un risque, la victime voit la réparation du dommage qu’elle subit réduite. Cette théorie d’abord élaborée en droit romain s’est majoritairement développée dans le système de common law avant de s’installer en droit civil. Depuis 1994, l’acceptation des risques est codifiée à l’article 1477 du Code civil du Québec et est largement utilisée en droit de la responsabilité. Aux termes de cette disposition, même si le comportement de la victime peut constituer une imprudence, cela ne signifie pas pour autant que la personne acceptant les risques d’une activité quelconque renonce à son recours contre l’auteur du préjudice. L’acceptation des risques est ainsi décrite par la négative. Elle n’est pas un acte de renonciation. Mais, qu’est-elle? Quelle est donc la nature de l’acte juridique que pose la personne acceptant de se livrer à une activité risquée? La doctrine évoque plusieurs façons de conceptualiser cette nature : faute contributoire de la victime, fait justificatif, rupture du lien causal, et plus encore. Or, aucun consensus n’existe. En réalité, bien que l’adage soit souvent employé, il n’est que rarement défini. Par conséquent, il arrive souvent que l’on réfère à l’acceptation des risques sur la base d’une idée préconçue. Il devient ainsi pertinent de s’intéresser à la théorie et de tenter d’en (re)trouver l’essence.
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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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.073 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.007 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".