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La monnaie comme objet de sûretés

2014· dissertation· W7147026462 on OpenAlexaboutno aff
Freddy Lemaitre

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldSocial Sciences
TopicLegal and Social Philosophy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsConstitutionMains electricityQuarter (Canadian coin)Derogation

Abstract

fetched live from OpenAlex

Partant du constat que l’affectation en garantie de la monnaie est aujourd’hui susceptible de revêtir de multiples qualifications et d’obéir à des régimes tout aussi divers, selon que la monnaie est analysée comme un bien corporel ou incorporel et selon que les sommes affectées en garantie sont ou non confondues dans le patrimoine du créancier, cet essai propose d’adopter une conception unifiée de la monnaie susceptible de la soumettre à un régime simplifié d’affectation en garantie qui, sans faire fi de l’irréductible dualité tenant au caractère individualisé ou non des sommes d’argent, est appelé à remplacer les actuels gage de choses fongibles, nantissement de compte, nantissement de créance ou fiducie-sûreté sur créances et sommes d’argent, par un unique nantissement de monnaie. Les modalités de constitution de ce nantissement seront propres à évincer les sempiternelles querelles sur le caractère ou non translatif de propriété du « gage-espèces » puisque la confusion des sommes nanties dans le patrimoine du créancier nanti opérera un démembrement de propriété sui generis qui, s’apparentant à un quasi-usufruit à titre de garantie, ne conférera au créancier ni un simple droit de préférence, ni un droit de propriété plein et entier, ni même un droit comparable à celui d’un fiduciaire, mais un droit de disposer à titre provisoire grevant temporairement la propriété restée entre les mains du constituant. Ses conditions de constitution ainsi clarifiées, le nantissement de monnaie pourra se réaliser plus rapidement et plus efficacement par la reconstitution de la propriété démembrée entre les mains du constituant ou du créancier nanti, selon que la dette garantie aura ou non été payée, sans même qu’il soit besoin s’interroger sur le fait de savoir s’il faut recourir à l’attribution judiciaire ou conventionnelle ou à la compensation.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.855
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.045
GPT teacher head0.366
Teacher spread0.320 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
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".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes1
Has abstractyes

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