Correctness of Investment Awards: Why Wrong Decisions Don’t Die
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Correctness of arbitral awards is a central concern in current multilateral efforts to reform investor-state dispute settlement ( ISDS ). Aside from protecting the disputing parties from mistakes by tribunals (retrospective correctness), corrective review also guides future interpreters not to repeat past mistakes (prospective correctness). This article assesses how effective the three existing ISDS correction mechanisms – (1) review by annulment committees or domestic courts, (2) review by the contracting parties, and (3) review by subsequent tribunals – are in promoting such prospective correctness. After assessing existing practice, the article finds that wrong decisions “don’t die”. Annulled or set-aside awards continue to be cited, contracting states’ authoritative interpretations are disregarded, and subsequent tribunals do not converge around a jurisprudence constante . This failure of corrective mechanisms to achieve prospective correctness is due to lacking legal constraints, incentives to use favorable awards even if they have been invalidated, and the simple difficulty in telling whether an award still represents “correct” law in ISDS . The article concludes by proposing possible reforms to improve prospective correctness from the shepardization of awards, to rules on precedent, and broader institutional reform.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle