Beyond ICSID Arbitration - The Centre for Settlement of Investment Disputes of UNASUR
Notice bibliographique
Résumé
Several themes emerge in this 2014-2015 edition of the Yearbook. The first is a notable focus on country and region-specific developments. Different articles focus on key developments in such countries as Australia, Brazil, China, Ghana, India, Indonesia, Russia, and South Africa. Others focus on regional innovations, in particular in Latin America. A second area of attention is reform, and proposals for reform, in investor-state dispute settlement and in investment law generally. The third theme is the continued concern about states' regulatory autonomy and the importance of their retaining ability to protect the interests of their nationals. A fourth theme concerns the continued contribution that investment arbitration makes to the development of international law, and the influence that it is starting to have on other areas of law, whether that is as a source of inspiration in the interpretation of other norms or as a source of potentially powerful persuasive authority given the teeth that investment law has with respect to enforcement. Included are the winning memorials of the FDI Moot for both 2014 and 2015. In 2014 a team from the University of Ottawa submitted the winning claimant's memorial, while students from Harvard Law School submitted the winning respondent's memorial. In 2015, Harvard repeated its stellar performance, again winning best respondent's memorial. The winning claimant's memorial in 2015 was submitted by students from the National and Kapodistrian University of Athens. These excellent memorials reveal once again the growing interest of students in international investment law and demonstrate a striving for excellence and an enthusiasm for grappling with intellectually challenging issues.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,003 |
| 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 ».