L’imprévision et les traditions juridiques africaines : décryptage des articles 161 et 162 du projet d’Acte uniforme portant droit des obligations de l’Organisation pour l’harmonisation en Afrique du droit des affaires (OHADA)
Bibliographic record
Abstract
Les différentes crises inédites que traverse le monde et les récentes admissions de l’imprévision dans les pays qui partagent les mêmes traditions juridiques avec les États membres de l’Organisation pour l’harmonisation en Afrique du droit des affaires (OHADA) invitent à repenser le traitement de l’imprévision dans cet espace. Dans la plupart des pays membres de l’OHADA, le législateur est resté muet sur l’admission de l’imprévision. La doctrine prêche beaucoup sur la question, et fort heureusement la pratique, elle, ne s’embarrasse pas de scrupules pour proposer des mécanismes liés à l’imprévision dans les contrats. La jurisprudence dans ces États ne s’est aucunement engagée sur la voie de la reconnaissance de cette théorie pourtant favorable à la justice contractuelle. De ces constatations, il a été proposé à la suite de l’abandon de l’avant-projet d’Acte uniforme OHADA sur le droit des contrats (projet Fontaine), un projet portant harmonisation du droit des obligations qui prend en compte l’imprévision dans l’espace OHADA. À travers cet article, l’auteur invite à relire les conditions de mise en oeuvre de l’adaptation conventionnelle et judiciaire du contrat pour imprévision dans ce projet à l’aune des pratiques contractuelles africaines.
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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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".