Transplanting Legal Context without the Law: Double Criminality in Meng Wanzhou’s Extradition Case
Notice bibliographique
Résumé
Law is often transplanted from one place to another.Law is inextricably linked to its social context.In the new location, it will operate differently because the legal context changes.The law undergoes a transformation.In its new context, it might fulfill its intended purpose or satisfy a different one.In the extradition case of Meng Wanzhou, CFO of the Chinese private company, Huawei, the Canadian Court applied the double criminality test.This involved transferring the social context of the requesting jurisdiction, as it attached to the alleged conduct constituting the offence, to judge whether the domestic offence requirements could be satisfied.The social context may include background law comprising the sociolegal landscape.However, the law creating the offence is not transplanted for this purpose, as only the local law is relevant, not that of the foreign jurisdiction.This article reviews the application of the test and questions whether the deciding Court went too far by using foreign law, that creating US Sanctions against Iran, which does not exist in Canada, to satisfy a required element of the local offence.The article posits that the legal element of the transplanted "context" shifted from passive background context to playing a performative role in the Court"s decision that the double criminality test had been satisfied.It is suggested that further study of the previous work of legal comparatists might help identify the role of transplanting law and context in this aspect of the extradition process.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».