Human Rights Litigation against Multinationals in Practice
Notice bibliographique
Résumé
This book reviews the current position in this field, which has developed over the past 25 years, designed to hold multinationals to account, legally, for human rights abuses in the Global South. The authors are practising lawyers who have litigated and led prominent cases of legal significance in this field. Although the focus is on the Global North, where most of the cases have been brought—United Kingdom, United States, Canada, Australia, France, Netherlands, and Germany—there is also a chapter on South Africa. The cases cited include claims against parent companies for harm caused by subsidiary operations, claims for corporate complicity in violations perpetrated by States, and claims arising in a supply chain context. Whilst other books have included consideration of the legal aspects of many of the cases, the focus here is on the interrelated strategic and practical, as well as legal, considerations on which viability and prospects of success depend. In addition to questions of jurisdiction, applicable law, and theories of liability, obstacles to justice concerning issues such as access to information, collective actions, witness protection, damages and costs, and funding regimes (including a specific chapter on litigation funding), and issues relating to public pressure and settlement, are discussed. Although most of the authors act for victims, there is a substantial chapter providing the perspectives of business. Since this area of litigation has developed concurrently with, and has formed part of, the rapidly mushrooming field of business and human rights, the contextual relevance of the UNGPs is considered.
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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 | 0,019 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,020 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».