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Enregistrement W3121200087 · doi:10.1093/arbint/aiaa036

International commercial arbitration in Canada after <i>Uber Technologies Inc v Heller</i>

2020· article· en· W3121200087 sur OpenAlexaffabout
Tamar Meshel

Notice bibliographique

RevueArbitration International · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Arbitration and Investment Law
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArbitrationJurisdictionLawSupreme courtInternational arbitrationEnforcementPolitical scienceCompulsory arbitrationStatuteCompetence (human resources)Conflict of lawsFederal Arbitration ActBusinessEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article examines the Supreme Court of Canada’s judgment in Uber Technologies Inc v Heller from an international commercial arbitration perspective, focusing on two specific issues. The first issue is the Court’s application of a provincial domestic, rather than international, arbitration statute to Uber and Heller’s international arbitration agreement, on the ground that the agreement is not ‘commercial’. The article argues that this finding is not in line with international arbitration instruments and practice. The second issue is the Court’s interpretation and application of the competence–competence principle, which permits arbitral tribunals to decide their own jurisdiction. The article maintains that the Court’s approach does not offend this principle, but that the Court provides insufficient guidance to lower Canadian courts on how to implement this approach in future cases. The article concludes that the Court’s decision, while far-reaching in many respects, should not disturb the enforcement of routine international commercial arbitration agreements in Canada. The decision may have implications, however, for arbitration agreements contained in international contracts—particularly standard form contracts—that might give rise to employment disputes, such as those in the gig economy, or that contain terms that may seem to bar a party’s access to the arbitral process.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0200,006
Communication savante0,0120,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,193 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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