L’indemnisation des dommages découlant d’actes de terrorisme en droit belge
Bibliographic record
Abstract
Le présent ouvrage rassemble vingt-six contributions gravitant autour d’un thème qui demeure, malheureusement, tristement d’actualité, à savoir les dommages de masse. Ces différentes réflexions sont issues d’un séminaire du Groupe de Recherche Européen sur la Responsabilité Civile et l’Assurance (GRERCA), le plus oriental dans l’histoire du GRERCA en raison de sa situation géographique, puisqu’organisé par la faculté de droit de l’Université de Bucarest. L’ensemble constitue une étude comparatiste inédite à laquelle ont collaboré des chercheurs originaires de six pays européens – Allemagne, Belgique, Espagne, France, Italie et Roumanie – mais également d’Amérique du Nord – Canada (Québec), États-Unis (Louisiane) – offrant ainsi une vue d’ensemble de l’appréhension des dommages de masse par le droit. Selon la méthodologie coutumière au GRERCA, cet ouvrage s’appuie d’une part sur des rapports nationaux et d’autre part sur des rapports de synthèse. Les premiers exposent l’état du droit dans leurs pays respectifs eu égard à plusieurs types de dommage de masse (les actes de terrorisme, les catastrophes technologiques, les catastrophes routières et ferroviaires), mais également par rapport à des thématiques davantage transversales. En effet, aussi bien l’incidence du caractère collectif d’un événement sur la réparation des dommages de masse que l’incidence processuelle du caractère collectif de l’événement sont explorées. Les seconds rapports, ceux dits de synthèse, mettent ensuite en exergue, sur ces mêmes sujets, les convergences et les divergences des différents droits nationaux. Rédigé par des spécialistes du droit de la responsabilité civile (universitaires et praticiens), l’ouvrage servira la pratique des avocats et des magistrats. Ils y trouveront, par la comparaison principalement intra-européenne des droits nationaux, des raisonnements, arguments et solutions qui sauront nourrir leurs dossiers. Il intéressera également les universitaires spécialisés en droit de la responsabilité (enseignants, chercheurs et étudiants de dernier cycle).
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".