Notice bibliographique
Résumé
Corporations are consumers of treaty law. In this Article, I empirically examine three biodiversity treaty regimes-the Convention on Biological Diversity, Ramsar Convention, and World Heritage Convention-to demonstrate that corporations implement or internalize treaty norms in a variety of ways that are not captured by the dominant model of treaty implementation-national implementation. As an exegetical model, I explore how corporations use biodiversity treaties as a source of private environmental standards. I focus on the interactions between mining and oil and gas companies and biodiversity treaties, as revealed through transactional documents, corporate reports, security law filings, and treaty secretariat reports. My central claim is that treaties provide a vital, but overlooked, point of interaction between intergovernmental environmental law and transnational law as developed by private actors. This article reveals that the gravitational pull of treaties on private actors is differentially experienced. The shadow of law (both national and international) works variably across different companies, different industries and different geographies. And the same companies that are 'dumbing down' treaty meanings in one context may be advancing tools that promote stronger and deeper implementation of these same treaty norms in another. While the empirical record is thus littered with inconsistencies and seeming contractions, one thing is clear: the implications of corporate channelling of treaty meanings and obligations are significant for international law far beyond the context of biodiversity conventions. Growing pressure to define acceptable standards of environmental and social behavior for companies is creating a robust market for "international standards"-a market for treaties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».