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Enregistrement W3197082170 · doi:10.18623/rvd.v18i41.1997

ENVIRONMENTAL INFRINGEMENTS DISPUTES SOLUTIONS IN BRAZIL AND CANADA

2021· article· en· W3197082170 sur OpenAlexaffabout
Daniel Freire e Almeida, Abbas Poorhashemi, Edson Ricardo Saleme

Notice bibliographique

RevueVeredas do Direito Direito Ambiental e Desenvolvimento Sustentável · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueInternational Environmental Law and Policies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSettlement (finance)Economic JusticeOrder (exchange)NormativeWork (physics)Political scienceDispute resolutionLawTortPower (physics)Law and economicsEnvironmental lawSociologyEngineeringBusinessLiability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to verify some possibilities applicable in Brazil and Canada, with literature review from both countries, in which the peaceful settlement of disputes is used in the solution of environmental conflicts. The question that arises is whether the two countries apply this formula in order to make a proper justice and whether laws are in accordance with that purpose. In Brazil, Resolution n. 125 of the National Council of Justice and Joint Normative Instruction n. 2 (2020), allow the use of alternative solutions of controversies. Canada also allows the provinces the power to facilitate this practice in order to assist the Judiciary to establish justice more specialized. This research is based on Canadian experiences that are compatible with the Brazilian legal system, and that can offer examples of offense to the environment. In light of the research, the work provides a glimpse of the advantages of alternative means such as extrajudicial settlement of disputes, which were resolved as mere œtort in common law in Canada. In this study there are systemic reflections, with a focus on comparative law. The final considerations highlight how these mechanisms generated better solutions, increasing the efficiency of justice of countries involved.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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