比較的レンズをとおした仲裁の考察：一般的原則と具体的争点 (Looking at Arbitration through A Comparative Lens: General Principles and Specific Issues)
Notice bibliographique
Résumé
Japanese Abstract: 本稿は比較的観点から仲裁の様々な争点を探求する。コモンロー系とシヴィルロー系の法域はもちろんのこと東洋と西洋の法域も比較対照する。東洋の法域については中国、香港、シンガポール、日本および韓国などの重要なアジア法域に言及していく。西洋の法域についてはフランス、ドイツおよびスイス、ならびにイギリス、アメリカ、オーストラリアおよびカナダといった重要なコモンロー系の法域に触れていく。本稿で論じられるように、これらの法域では、三つの原動力が仲裁に関する争点に影響を与えている。第１に西洋と東洋の間の文化の相違である。第２にコモンロー系とシヴィルロー系の法制度に根付いている実務の違いである。第３に紛争解決制度における伝統であり、それは調停の採用への態度を擁している。本稿の各章における比較的分析は、上記で特定した原動力が仲裁の様々な争点に関する相違にどのように寄与しているのかについて包括的な考察を可能とする。 English Abstract: This article explores various issues of arbitration from a comparative perspective. It compares and contrasts jurisdictions in the East and the West, as well as those of a common law and civil law legal system. Eastern jurisdictions refer to prominent Asian jurisdictions such as China, Hong Kong, Singapore, Japan and Korea. The West refers to major Continental European jurisdictions such as France, Germany and Switzerland, and prominent common law jurisdictions such as the UK, the US, Australia and Canada. Three driving forces, as argued in this chapter, influence issues of arbitration in these jurisdictions. The first is the cultural differences between the West and the East. The second is the differences in the practice embedded in common law and civil law legal systems. The third is the traditions within the dispute resolution system, which includes the attitudes towards adopting mediation. The comparative analysis in each part of this article allows for a comprehensive examination of how the driving forces identified above contribute to the differences on various issues of arbitration.
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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 | 0,015 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,066 |
| Communication savante | 0,016 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».