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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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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