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Enregistrement W4321179026 · doi:10.1017/9781108304467.038

The Principle of Equal Treatment in International Arbitration

2023· book-chapter· en· W4321179026 sur OpenAlexaff
Maxi Scherer, Dharshini Prasad, Dina Prokic

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Arbitration and Investment Law
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTribunalArbitrationInternational arbitrationIdeal (ethics)LegitimacyPolitical scienceLaw and economicsConstitutionLawJurisprudenceSubstantive rightsRes judicataScope (computer science)DisadvantageHuman rightsSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter offers a contribution to the discourse on procedural equality in international arbitration by explaining its interaction with other basic norms that govern the arbitral process and proposing a framework to assess equality claims.The principle of equal treatment or procedural equality is a core adjudicative ideal that has a long history dating as far back as the Magna Carta Libertatum. Together with the right to an impartial and independent tribunal and the right to be heard, the principle of equal treatment provides a foundation for the arbitral process that is essential to ensure its legitimacy. The principle of equal treatment pervades every aspect of the arbitral process and must be given due regard at each stage of the proceedings: at the stage of tribunal constitution, when joining additional parties, allocating time, determining the scope of privilege or allowing non-disputing third parties to intervene, among others. While the importance of procedural equality in international arbitration is today well-established, less attention has been paid to how claims of equality ought to be assessed. Drawing on jurisprudence on equal treatment protections in international human rights law, this chapter proposes a two-step inquiry that first considers whether there is a rational basis for any differentiated treatment between the parties, before analysing whether the differentiated treatment creates an unfair disadvantage.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,021
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,188 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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