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Record W7107948117 · doi:10.71781/32596

Validité des clauses de non-concurrence et de non-sollicitation dans la vente d’entreprises au Québec : enjeux juridiques et particularités du secteur technologique et du commerce électronique

2025· dissertation· fr· W7107948117 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEuropean and International Contract Law
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsJurisprudenceContext (archaeology)Trade unionOrder (exchange)

Abstract

fetched live from OpenAlex

La validité des clauses de non-concurrence et de non-sollicitation dans les contrats d’achat d’actions ou d’actifs d’entreprise repose sur des critères précis établis par la jurisprudence, à savoir que les clauses restrictives doivent être limitées quant à leur durée, territoire et activités visées à ce qui est nécessaire pour protéger les intérêts légitimes de l’acheteur au moment de la transaction. Depuis l'arrêt Payette c. Guay, la jurisprudence a évolué pour offrir une plus grande flexibilité dans l’interprétation de ces clauses dans les contrats de vente d'entreprises, favorisant ainsi la liberté commerciale. Le rôle des tribunaux, dans l’évaluation de la validité de ces clauses et dans l’interprétation de leur portée, devient donc crucial, surtout en raison des lacunes législatives en la matière. Dans un contexte où les parties exercent leurs activités commerciales dans ou à l’aide du domaine technologique ou numérique, l’analyse des clauses doit tenir compte des réalités du marché, où l’évolution rapide des technologies et l’absence de limites géographiques remettent en question les présupposés traditionnels. Cependant, malgré cette évolution dans l’analyse des clauses de non-concurrence et de non-sollicitation, le cadre juridique actuel tend à privilégier presque exclusivement les intérêts privés des parties contractantes, au détriment de la considération de l’intérêt public. Cela soulève la question de savoir si cette approche, qui favorise la liberté contractuelle, ne devrait pas être rééquilibrée par une meilleure prise en compte des intérêts publics, tout en tenant compte des nouvelles réalités technologiques.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.080
Threshold uncertainty score0.440

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.021
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0160.018
Scholarly communication0.0110.004
Open science0.0020.003
Research integrity0.0050.007
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.000

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 head0.036
GPT teacher head0.365
Teacher spread0.329 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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
Published2025
Admission routes1
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