Diversity in the Investor-State Arbitration: Intersectionality Must Be a Part of the Conversation
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the contemporary discourse on diversity in the field of investment arbitration, and finds that conceptually the aspect of 'intersectionality' is overlooked. The parties, arbitration institutions, law firms and arbitrators themselves pledge to increase diversity in the field by appointing more female arbitrators without asking which women to appoint. Female lawyers come from various backgrounds, for example, there are female lawyers from developing countries, black female lawyers, indigenous female lawyers, Asian female lawyers, etc. Their backgrounds do not constitute a single dimensional characteristic, instead, they can overlap, creating unique obstacles for 'entry' into the field as an arbitrator, a position of legal authority and prestige. The article seeks to contribute to the discourse on diversity by examining the concept of intersectionality, and its relevance to the ongoing attempts of the participants of the investment regime to diversify the pool of candidates for the arbitral bench. The article examines the list of ICSID cases, and the list of the investment cases in which Canada was a respondent to conclude that the vast majority of female candidates that are appointed to the investment panels continue to be Caucasian women from developed states. The article provides an overview of options for diversifying the pool of arbitrators, and points the direction forward for the diversity discourse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,070 |
| Communication savante | 0,027 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».