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Enregistrement W4388456702 · doi:10.55908/sdgs.v11i11.1961

Arbitration Involving Dual Nationals Under Investment Treaties: A New Area of Conflicting Rulings in International Law

2023· article· en· W4388456702 sur OpenAlexaff
Ernest Nana Adjei

Notice bibliographique

RevueJournal of Law and Sustainable Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Arbitration and Investment Law
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTreatyArbitrationInvestment (military)NationalityLawInvestor-state dispute settlementContext (archaeology)CitizenshipInternational lawState (computer science)BusinessSettlement (finance)Political scienceLaw and economicsForeign direct investmentInternational investmentEconomicsImmigrationFinancePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The paramount purpose of the study is to put forth conflicting decisions in International Law while arbitrating dual nationals under investment treaties. Method: The majority of investment treaties are predicated on clauses that are somewhat wide and define qualified standards. Result: According to the findings of a number of studies, the increased participation of dual nationals in investments in host countries will likely result in future issues for international investment law (IIL), particularly the ISA system. Because of this, it is essential to conduct an in-depth investigation on the level of protection that dual nationals receive from investment deals, especially from Investor-State Dispute Settlement’s point of view. Conclusion: In investor-state arbitration (ISA) context, one's nationality is an extremely vital factor. Most investment treaties provide that in order to be eligible for the protections afforded by the treaty, an investor needs to hold citizenship in the home state. However, determining a person's nationality for the reason of an investment treaty can be an especially challenging endeavour, as it brings up a number of unanswered problems that are of significant relevance in practical terms.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,026
Communication savante0,0160,017
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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