Differentiating the Corporation: Accountability and International Humanitarian Law
Notice bibliographique
Résumé
Corporations are significant global actors that are continuing to gain international legal status. Regulatory efforts have closely followed persistent claims that various forms of corporate activity are adversely affecting individual welfare and societal objectives. Such observations are perhaps most acute during instances of armed conflict. The history of corporate misdeeds occurring within or contributing to the perpetuation of warfare is now well-documented. However, the relationship between international humanitarian law—the legal field governing the conduct of war—and corporations receives less attention than other areas of international law where the treatment of business entities have made important advancements. This article considers the particularities that affect how accountability is imposed for corporate behavior that implicates IHL. Accordingly, the article has three purposes. First, it describes the (indirect) doctrinal methods through which accountability for corporate conduct implicating IHL may be pursued. Second, it identifies structural challenges and features of the corporate form that compromise the efficacy of these methods and result in accountability gaps. Third, through a series of case studies—addressing the conduct of Blackwater in Iraq, Facebook in Myanmar, and Airbnb in the West Bank—the article categorizes disparate forms of corporate conduct that implicate IHL in previously unforeseen ways and present unidentified regulatory challenges. Collectively, the article suggests that if international law is to contribute to the process of narrowing accountability gaps, if it is to provide an agreeable and accurate vocabulary for determining standards and adjudging conduct, regulatory efforts must begin by embracing those features that differentiate the corporation from those other entities that have traditionally held international law’s attention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».