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Enregistrement W2794338356 · doi:10.1111/reel.12229

The <i>South China Sea</i> arbitration: Environmental obligations under the Law of the Sea Convention

2018· article· en· W2794338356 sur OpenAlexaff
Yoshifumi Tanaka

Notice bibliographique

RevueReview of European Comparative & International Environmental Law · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueInternational Maritime Law Issues
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTribunalArbitrationUnited Nations Convention on the Law of the SeaObligationLawConventionLaw of the seaPolitical scienceDamagesEnvironmental lawInternational lawChinaEnvironmental protectionGeographyMunicipal law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This case note analyses the marine environmental protection issues that arose in the 2016 South China Sea arbitration. Given that the South China Sea includes highly productive fisheries and extensive coral reef ecosystems, the alleged breach of environmental obligations under the United Nations (UN) Convention on the Law of the Sea was important in this arbitration. The Arbitral Tribunal examined three obligations concerning marine environmental protection under the UN Convention on the Law of the Sea: the obligation of due diligence; the obligation to conduct an environmental impact assessment; and the obligation to cooperate. The Tribunal's arbitral award contributes to the clarification of the interpretation of relevant provisions concerning marine environmental protection under the Convention. Furthermore, a remarkable feature of the arbitration was that the Tribunal appointed experts to have an independent opinion with regard to environmental damages arising from China's activities in the South China Sea. The use of experts in the South China Sea arbitration is worth noting, since scientific evidence is of particular importance in the settlement of international environmental disputes.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,010
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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