Corporate Law’s Threat to Human Rights: Why Human Rights Due Diligence Might Not Be Enough
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The take-up of mandatory human rights due diligence (HRDD) initiatives by states is continuously gaining momentum. There are now numerous states adopting some form of HRDD laws. While corporations being duly diligent in respecting human rights is a positive step towards addressing problems of business and human rights, these HRDD initiatives on their own may only be a form of window-dressing, that is, enabling states to put a smart spin on their efforts to address business and human rights issues without addressing some of the root causes of that predicament. As a result, HRDD laws are likely to be a helpful, but insufficient tool for addressing corporate abuse of human rights. One reason for this is because the root cause of many business and human rights problems is the structural elements and goals of corporate law facilitates corporate violations of human rights. So long as states fail to transform the way in which corporations operate – in part, by reconceptualizing corporate law – even the best drafted HRDD laws will be inadequate to halt corporate harms.
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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 | 0,037 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,054 |
| Communication savante | 0,020 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».