Convergence and Divergence in the Investment Treaty Universe – Scoping the Potential for Multilateral Consolidation
Notice bibliographique
Résumé
How far are we from a multilateral investment treaty? In this paper we answer this question by empirically assessing convergence and divergence in the pool of existing bilateral investment treaties (BITs) scoping the potential for multilateral consolidation. To do so, we introduce a novel automated coding procedure, which investigates investment treaty content across 1628 English-language BITs and their 22,500 articles. We show that treaties are split into older, short and shallow agreements and newer, deep and complex ones. This creates possibilities for consolidation around a lowest common denominator. A multilateral treaty with the 27 most prevalent features (out of a total of 66 coded features) would already substitute the content of 50% of all BITs and one with the 36 features could replace 80% of agreements. In contrast, consolidating practice around deeper agreements balancing investment protection and State sovereignty explicitly is politically more desirable, but also more ambitious. Only a minority of treaties contain non-investment protection features and their design diverges increasingly as States adopt varying architectures to solve similar policy challenges. As a result, further consolidation at the regional level and partial multilateralizations become necessary stepping-stones, if a future multilateral investment agreement is to converge practice around deeper BITs.
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 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 | 0,093 | 0,335 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,016 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».