Notice bibliographique
Résumé
Abstract This chapter describes the most prominent Brazilian arbitration institutions. These include the Center of Arbitration and Mediation of the Chamber of Commerce Brazil-Canada (CAM-CCBC); the Chamber of Conciliation, Mediation and Arbitration (CIESP/FIESP Chamber); the Chamber of Arbitration of the Market (CAM do Mercado); the Chamber of Mediation and Entrepreneurial Arbitration—Brazil (CAMARB); the Center of Arbitration and Mediation (AMCHAM Center); the Brazilian Center of Mediation and Arbitration (CBMA Center); and the FGV Chamber of Mediation and Arbitration (FGV Chamber). The chapter analyses the limitation of the chambers as well as the aspects that may help in the choice of one of them when executing the arbitration agreement. It also looks at the solutions that have been offered by these chambers for complex matters, such as (i) multiparty arbitration; (ii) connection between procedures; (iii) diversity in the formation of the arbitral tribunals; (iv) and disclosure of information regarding the procedure and the arbitral award. It must be mentioned that, in 2017, the International Chamber of Commerce (ICC), by means of its Court of Arbitration, opened an office in São Paulo to manage arbitration procedures that have minimum contact with parties or with the Brazilian headquarters.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,003 |
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 ».