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Enregistrement W2945867602

Effectiveness Framework for Home-State Non-Judicial Grievance Mechanisms

2019· article· en· W2945867602 sur OpenAlexaffabout
Charis Kamphuis, Leah Gardner

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOmbudsman and Human Rights
Établissements canadiensMcGill UniversityThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrievanceLegitimacyHuman rightsPolitical scienceContext (archaeology)Law and economicsJudicial reviewGovernment (linguistics)State (computer science)Public administrationLawBusinessSociologyPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After more than fifteen years of public debate, law reform proposals and pressure from international human rights bodies, the Canadian government announced in early 2018 that it intends to create the Canadian Ombudsperson for Responsible Enterprise (CORE). While the CORE mechanism is still in the developmental phase, it is expected that it will have the power to independently investigate allegations of human rights violations against Canadian companies operating abroad in the natural resources and garment sectors. As such, it will be the first home-state non-judicial grievance mechanism of its kind in the world. However, the concept of such a mechanism is not new, but has in fact been the subject of discussion among international human rights institutions for at least ten years, including with significant commentary on the Canadian context. This chapter complies and analyzes existing statements of public international law with respect to these kinds of mechanisms. It then identifies points of consensus and argues that there is an emerging consensus with respect to the principles that such mechanisms should abide by in order to ensure their effectiveness and legitimacy. This analysis will be of significant interest to those in Canada who are working to ensure that the CORE will provide an effective remedy for affected individuals and groups, and to others around the world who hope to create similar mechanisms.

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)0,003
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 enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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