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Enregistrement W2938645321 · doi:10.31273/lgd.2019.2203

Getting to Yes

2019· article· en· W2938645321 sur OpenAlexaff
Kevin W. Gray, Kafumu Kalyalya

Notice bibliographique

RevueJournal of Law Social Justice and Global Development · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisappropriationGlobalizationSovereigntyPoliticsHuman rightsPolitical scienceOrder (exchange)LawPolitical economyNatural resourceLaw and economicsSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

States rich in natural resources often have poor human rights records. Political scientists have labelled this correlation the “resource curse”. To address structural causes and the misappropriation of resources by the rulers of those countries, Leif Wenar proposes in his book, Blood Oil, the so-called Clean Trade Act. We draw on Wenar’s work to theorise how activists interested in bringing about these changes might utilize the existing features of international law to adopt Wenar’s proposals. Activists interested in taking up Wenar’s challenge to reform the ownership and distribution of global commodities would move beyond Wenar’s narrow public law framework, and study the myriad forms of regulation and interactions that define the contemporary transformation of political sovereignty and rule-making under the conditions of globalisation. It is not enough that Clean Trade Laws are passed in developed nations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3120,128

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 GPT0,278
Écart entre enseignants0,261 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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