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Enregistrement W4393858286 · doi:10.1163/17087384-bja10092

Ascertaining the Effect of Limitation of Time for Recourse against International Arbitral Award in Nigeria

2024· article· en· W4393858286 sur OpenAlexaffvenue
John Funsho Olorunfemi, Kingsley Ibe

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Legal Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Arbitration and Investment Law
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternational lawPolitical scienceLawLaw and economicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Unlike article 34 of the UNCITRAL Model Law which prescribes three months limitation period for recourse against arbitral award, section 48 of the Nigerian Arbitration Act (ACA) does not specifically contain any limitation period. However, section 29(1) of the ACA which has general application provides for three months limitation period from the date of award within which a party can apply to set aside an award on the ground that the arbitral tribunal exceeded its scope of submission. The aim of this paper is to ascertain the scope, application and effect of the relevant provisions of the ACA by evaluating relevant judicial decisions. This paper adopts the doctrinal methodology by relying on relevant statutes, judicial decisions and literature. The paper points out the issues arising from computation of time as to whether limitation time starts to run from the date of award or when the award is received by the parties or their legal representatives and calls for judicial rethinking. The paper finds that the virtual repetition of the grounds for recourse against international arbitral award in the grounds for refusal of recognition and enforcement may give an unsuccessful party a bite of another cherry. In order not to defeat the essence of the limitation period, the paper recommends necessary legislative reforms.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2024
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