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Enregistrement W4384204074 · doi:10.1080/10192557.2023.2232617

The impacts of third-party funding on cost decisions in investment arbitration

2023· article· en· W4384204074 sur OpenAlexaff
MD Khairul Islam

Notice bibliographique

RevueAsia Pacific Law Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Arbitration and Investment Law
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArbitrationCompulsory arbitrationBusinessOrder (exchange)FinanceEconomicsLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The involvement of Third-party Funding (TPF) in investment arbitration disrupts the balance between the parties to an arbitration. Though a party’s reliance on external funding represents its impecuniousness to participate in an arbitration, many financially sound investors take TPF to reduce the risk associated with bringing a claim or are unwilling to stick their working capital in arbitration. The existence of TPF in arbitration is a material factor in deciding an order for security for arbitration costs. The third-party funder funds an investor to initiate arbitration and gets benefits from a cost award. However, the funder does not share an investor’s responsibility to pay an adverse cost. The funder’s immunity from adverse costs aggravates the demand for security for costs in a funded arbitration. While a claimant’s reliance on TPF is considered a material factor in issuing an order for security for its cost, this consideration, counter-wise, legitimizes the cost of funding as arbitration costs. Accordingly, the funding cost can be recoverable through an adverse cost award. The TPF consideration in an order for security for costs makes the funding arrangement a part of the arbitration proceedings. If the funding position of a party is considered in deciding an application for security for costs, it deserves equal consideration in awarding adverse arbitration costs. Establishing the funding cost as arbitration costs will increase the cost of the international arbitration and unjustly transfer public money to private entities.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,135
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,135
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,248 · 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
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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