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Enregistrement W2256341401 · doi:10.1017/s0069005800008754

Coming in from the Shadow of the Law: The Use of Law by States to Negotiate International Environmental Disputes in Good Faith

2006· article· en· W2256341401 sur OpenAlexaffvenue
Cameron J. Hutchison

Notice bibliographique

RevueCanadian Yearbook of international Law/Annuaire canadien de droit international · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueInternational Maritime Law Issues
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLawLegitimacyNegotiationPolitical scienceDutyContext (archaeology)Soft lawEnvironmental lawLaw and economicsDispute resolutionShadow (psychology)ObligationInternational lawSociologyPoliticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary International law increasingly obliges states to negotiate in good faith environmental disputes that arise in connection with the use and protection of shared or common property natural resources — that is, watercourses, fisheries, and migratory species. Articulation of this duty to negotiate in good faith has been vague, and, perhaps as a consequence, disputes have been protracted or have gone unresolved. Part of the problem may be that states do not know how to interpret their competing rights in the resource. This article explores the facilitative potential of international authoritative soft law to good faith negotiation where rights and obligations of resource use and protection are broadly stated and their relationship to one another is unclear. In this context, our understanding of the relevance, sources, and use of law in the negotiation process contributes to whether law functions to facilitate or frustrate dispute resolution. Through discursive interaction undertaken in good faith, states should look to international authoritative soft law to explicate, integrate, and reconcile their legitimate interests within their competing rights and obligations, according to prescribed legitimacy criteria.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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