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Enregistrement W2605622777 · doi:10.5339/irl.2016.iit.5

Champions of protection? A text-as-data analysis of the bilateral investment treaties of GCC countries

2016· article· en· W2605622777 sur OpenAlexaff
Wolfgang Alschner, Dmitriy Skougarevskiy, Mengyi Wang

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Law · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East and Rwanda Conflicts
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesQatar National Research FundSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungFonds National de la Recherche LuxembourgQatar Foundation
Mots-clésTreatyInvestment (military)International tradeNegotiationBilateral investment treatyState (computer science)European unionInvestment protectionForeign direct investmentPolitical scienceMember statesFlexibility (engineering)International economicsBusinessLawEconomicsInternational investmentManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through the lens of state-of-the-art text-as-data techniques, this article examines the bilateral investment treaty (BIT) practice of the member states of the Gulf Cooperation Council (GCC).The analysis unveils two critical trends.First, GCC states are global champions of investment protection.In terms of protective features, their agreements are at par with the United States or Canada.In contrast to the latter, however, GCC states typically do not accompany their protective commitments with flexibility carve-outs.This has major implications for their investment policy.While GCC investors abroad enjoy unrivaled protection, the GCC states are also more exposed to investment claims than any other region.Second, notwithstanding similarities in their investment policy and partial convergence in treaty design, GCC states have yet to cultivate a uniform practice when it comes to investment treaty-making to speak with one voice in future negotiations with the European Union or the United States.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0080,016
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2016
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