La responsabilité civile de l’employeur vis-à-vis et du fait des salariés. Rapport belge
Bibliographic record
Abstract
Début décembre 2019, une pneumonie d’origine inconnue a été détectée dans la ville de Wuhan, en Chine. Le 30 janvier 2020, l’OMS a déclaré que la maladie dénommée Covid-19 causée par le coronavirus constituait une urgence de santé publique de portée internationale, car des cas avaient alors été signalés dans toutes les régions de la planète en l’espace d’un mois seulement. Elle s’est ensuite propagée à grande vitesse, provoquant une crise sanitaire sans précédent au point d’entraîner le quasi-effondrement de la grande majorité des systèmes de santé publique dans le monde. Ses conséquences, d’abord sanitaires, mais aussi sociales et économiques, ont parfois été dévastatrices. Dans ce contexte, il semble évident que les conséquences d’une crise sanitaire d’une telle ampleur ont également un impact sur le domaine juridique, d’où l’intérêt d’étudier la responsabilité civile sous l’angle des crises sanitaires qui, comme la Covid-19, ont marqué un tournant dans la gestion de la santé publique à travers le monde. L’ouvrage ici présenté est issu d’un séminaire du Groupe de recherche européen sur la responsabilité civile et l’assurance (GRERCA) qui s’est tenu en avril 2023 à l’Université de Saint-Jacques de Compostelle et qui a été organisé par l’ équipe de recherche GI-1147 De Conflictu Legum en coopération avec l’Université Pontifi cale Comillas de Madrid. Il a été rédigé par des spécialistes du droit de la responsabilité civile des différents droits européens (allemand, anglais, belge, espagnol, français, italien, portugais, suisse, tchèque), mais également d’Amérique du Nord (québécois) et complété par des rapports de synthèse qui systématisent les rapports nationaux sur les différents thèmes abordés dans cet ouvrage dans le but de trouver les solutions les plus satisfaisantes. L’ouvrage s’adresse à tous les universitaires (enseignants, chercheurs et étudiants de dernier cycle) et praticiens intéressés en droit de la responsabilité civile, mais aussi au législateur, qui pourra y trouver des sources d’inspiration pour faire face aux crises à venir.
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
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | no category Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Not applicable | low |
| gpt | no category Domain: not available · Genre: Other About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Theoretical or conceptual | low |
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
The models disagree on parts of this classification; every voice is preserved in the section at the end of the page.
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".