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Enregistrement W4311883856 · doi:10.1093/oxfordhb/9780192868381.013.33

Investment Law’s Monstrous Reform

2022· book-chapter· en· W4311883856 sur OpenAlexaff
Rodney Neufeld

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Arbitration and Investment Law
Établissements canadiensGovernment of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpropriationInvestment (military)Law and economicsState (computer science)Investor-state dispute settlementLawBusinessPolitical scienceInternational investmentEconomicsForeign direct investment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bilateral investment treaties (BITs) and investment chapters in FTAs promote investment and enhance investor protection through substantive obligations, including national treatment, MFN treatment, fair and equitable treatment (FET), and the prohibition against expropriation. These obligations are often enforceable directly by investors through investor-State dispute settlement (ISDS). Despite the loud criticism of investment law, and more particularly, ISDS, States have not jettisoned the obligations or ISDS. As a review of State practice shows, new treaties contain important reform elements that clarify the meaning of vague concepts, including treatment ‘in like circumstances’, FET, and indirect expropriation. To a lesser extent, States are adopting reform elements that limit or even prevent access to ISDS. At the same time, States are eagerly pursuing procedural reform in ICSID and UNCITRAL. It remains to be seen whether these efforts will result in a new court or appellate mechanism, or whether they will contribute to the multilateralization of investment law, but even without it, the previously fragmented web of BITs are slowly being replaced by investment chapters in regional FTAs with much clearer obligations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,010
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,163 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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