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Record W7104282743 · doi:10.71781/2176

L’application de la loi à l’encontre des personnes morales comme vecteur de modification des comportements et pratiques et de redistribution de la responsabilité

2021· dissertation· fr· W7104282743 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPsychology of Social Influence
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsElderly peopleSocial worldsCanadian studies

Abstract

fetched live from OpenAlex

Il est essentiel de sanctionner les personnes physiques responsables des manquements commis par des personnes morales à des fins de dissuasion et de responsabilité individuelle, mais aussi afin de maintenir la confiance du public dans notre système judiciaire et dans l’industrie des services financiers. Toutefois, des obstacles juridiques, organisationnels et opérationnels rendent particulièrement difficile la recherche de la responsabilité des personnes physiques par les organismes d’application de la loi. Les scandales et crises financières témoignent de ces difficultés et laissent croire que seules les personnes morales font l’objet de sanctions, et non pas leurs administrateurs, dirigeants ou employés responsables. C’est principalement parce qu’elles ont parfois servi de substituts à la recherche de la responsabilité des personnes physiques que les procédures intentées à l’encontre des personnes morales n’ont pas bonne presse. Les mesures d’application de la loi à l’encontre des personnes physiques et les mesures d’application de la loi à l’encontre des personnes morales jouent des rôles différents. Il s’agit de mesures complémentaires plutôt que de substituts. Il en est ainsi puisque c’est à travers l’angle de la modification des comportements et pratiques (plutôt que de la seule sanction rétrospective) que le prisme de l’application de la loi à l’encontre des personnes morales devrait être considéré. En plus de dissuader, de telles mesures favorisent une modification (volontaire ou non) des comportements et pratiques ainsi que la redistribution de la responsabilité, notamment par l’entremise des mécanismes disciplinaires internes et pratiques de rémunération.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.519
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0080.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.020
GPT teacher head0.301
Teacher spread0.280 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
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".

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Citations0
Published2021
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