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Enregistrement W2795265994 · doi:10.1111/ajes.12209

Corporations and Nations: Power Imbalance in the Extractive Sector

2018· article· en· W2795265994 sur OpenAlexaff
Evaristus Oshionebo

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Economics and Sociology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Law and Human Rights
Établissements canadiensUniversité du QuébecUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustenanceDeveloping countryCivil societyContext (archaeology)Power (physics)Profitability indexPovertyNatural resourceBusinessEconomicsInternational tradeDevelopment economicsEconomic growthPolitical scienceLawFinancePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article examines the nature and significance of the power imbalance between developing countries and transnational corporations (TNCs) in the natural resource sector. It situates this power imbalance within the context of global economic realities, including the high profitability of extractive TNCs; rampant poverty in developing countries; dependence of many developing countries on the extractive sector for economic sustenance; and lack of regulatory expertise on the part of developing countries. The article suggests two potential avenues for addressing this power imbalance. First, it advocates for the recognition of TNCs as “subjects” of international law, thus paving way for the imposition of some international law duties on TNCs. Secondly, the article argues that civil society groups should be empowered to participate actively in the regulatory process and that an empowered civil society could potentially counterbalance the power of TNCs and other corporations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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