L’approche interdisciplinaire comme façon d’identifier et de résoudre les problèmes liés à la protection des lanceurs d’alerte : le problème de la chance morale devant les manquements de la loi quant au devoir de divulgation
Bibliographic record
Abstract
Dans cet essai, nous avons privilégié une approche interdisciplinaire afin de démontrer l’urgence d’agir face aux lacunes dans les lois actuelles concernant le devoir de divulgation. Ces lacunes affectent directement tout employé qui, dans le cadre de ses fonctions, se voit confier la tâche de détecter des actes répréhensibles, voire faire enquête sur ceux-ci, et de les signaler en passant par la voie normale, c’est-à-dire à son supérieur hiérarchique. Les employés pris dans cette faille sont généralement des professionnels dont les fonctions sont essentielles à une bonne gouvernance : les auditeurs internes et externes, les agents de conformité et de régulation, les enquêteurs, les responsables des marchés publics, les vérificateurs de stocks, les agents fiscaux et les membres du barreau. On les appellera « divulgateurs à rôle prescrit » (DRP).Dans de nombreuses juridictions, la protection des lanceurs d’alerte ne prend effet qu’au moment précis où le mécanisme d’alerte est officiellement enclenché. Le divulgateur à rôle prescrit se trouve donc totalement exposé à des représailles entre le moment où il s’acquitte normalement de sa tâche et celui où il enclenche formellement le processus de lancement d’alerte, car les mesures de protection ne sont pas applicables durant cette période. Les recherches phénoménologiques sur ce sujet donnent à penser qu’il s’agit d’une réalité pour nombre d’entre eux, mais qu’aucune mesure corrective n’a encore été apportée aux lois en la matière. Jusqu’à maintenant, les études juridiques se sont penchées essentiellement sur les portées personnelle et matérielle de la législation. Cependant, elles négligent tout l’aspect à savoir comment les personnes en viennent à comprendre que l’expression de leurs préoccupations constitue effectivement un lancement d’alerte.Nous présenterons deux exemples de législations (en vigueur aux États-Unis et en France) comportant des failles concernant le devoir de divulgation. Nous expliquerons ensuite comment la notion de causalité rétroactive peut être utile pour combler les lacunes législatives. Nous nous tournerons enfin vers la notion philosophique de chance morale pour démontrer pourquoi cette lacune doit être comblée et quelle serait la meilleure façon de le faire.
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 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 | 0.047 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.024 | 0.026 |
| Open science | 0.007 | 0.017 |
| Research integrity | 0.015 | 0.013 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.005 |
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".