Notice bibliographique
Résumé
There is a governance gap in the reach of both national and international law, thus leaving companies not legally accountable for potential human rights violations. Closing this governance gap is a critical challenge and one that Penelope Simons and Audrey Macklin strive to address in their book, The Governance Gap: Extractive Industries, Human Rights, and the Home State Advantage. After carefully outlining the limitations of existing laws and initiatives, they argue that home state regulation should play a larger role in deterring corporations from becoming complicit in human rights violations. The potential success of any regulatory proposal to close the governance gap will depend on its ability to effectively shape corporate behaviour. In an effort to achieve this goal, Simons and Macklin recommend a home state governance regime that not only provides ex poste civil liability but is also focused on ex ante prevention of corporate human rights abuses through assessment, monitoring, and disclosure mechanisms. Simons and Macklin’s proposal revolves around mandatory domestic legal mechanisms and a risk-based approach that is centred around due diligence, which would facilitate the operationalizing of human rights within corporate culture. This review essay considers the implications of this proposal in the context of a review of Simons and Macklin’s book.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,018 |
| Communication savante | 0,014 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».