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Enregistrement W2963832169 · doi:10.7202/1065030ar

ARAYA V. NEVSUN RESOURCES: REMEDIES FOR VICTIMS OF HUMAN RIGHTS VIOLATIONS COMMITTED BY CANADIAN MINING COMPANIES ABROAD

2019· article· en· W2963832169 sur OpenAlexaffvenueabout
Jolane T. Lauzon

Notice bibliographique

RevueRevue québécoise de droit international · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Law and Human Rights
Établissements canadiensHudbay Minerals (Canada)Canadian Armed Forces
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAppealLawDoctrineLawsuitDuty of careSupreme courtPolitical scienceTortureHuman rightsDuty

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In November 2017, the British Columbia Court of Appeal (BCCA) published its decision in the case Araya v. Nevsun Resources, dismissing the appeal filed by Nevsun, and allowing the lawsuit to move forward to the merits stage of the procedure. This decision was ground-breaking since the plaintiffs were suing Nevsun Resources, a Canadian mining company, for its alleged complicity in the use of forced labor, slavery, torture, inhuman or degrading treatment, and crimes against humanity at the Bisha Mine in Eritrea, a mine belonging to Nevsun. In its decision, the BCCA rejected the three main arguments put forward by Nevsun to get the case dismissed: (1) the forum non conveniens doctrine; (2) the Act of State doctrine and (3) the lack of private law cause of action against corporations for the violations of customary international law principles. In this context, this article offers an analysis of the most significant cases brought before Canadian Courts in regard to Canadian mining companies’ corporate social responsibility. It also relies on two influential cases from the U.S. Supreme Court: Kiobel v. Royal Dutch Petroleum and Jesner v. Arab Bank. Finally, it looks at the common challenges faced by foreign victims when they seek to bring lawsuits against transnational corporations and it briefly suggests that common law courts should adopt a new duty of care to address businesses’ corporate liability for violations of human rights.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0270,005
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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