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Enregistrement W4396616310 · doi:10.5771/9783748919896-229-1

Kapitel 6) Vergleich des US-amerikanischen und deutschen Diskurses und Kontextualisierung der ermittelten Ergebnisse

2024· book-chapter· de· W4396616310 sur OpenAlexfundno aff
Richard Dören

Notice bibliographique

RevueNomos Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG eBooks · 2024
Typebook-chapter
Languede
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Law and Human Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, DavisMax-Planck-GesellschaftModern Law ReviewUniversity of OxfordArizona State UniversityYork UniversityUniversity of PennsylvaniaYale UniversityVanderbilt UniversityUniversity of CambridgePrinceton UniversityIpsenShell
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A) Die deliktische Haftung von Unternehmen für MenschenrechtsverletzungenEiner der auffälligsten Unterschiede zwischen den beiden Literaturkorpora liegt darin, dass sich ein beträchtlicher Teil der US-Literatur mit der Rechtsprechung der US-Bundesgerichte zur Haftung von Unternehmen wegen Menschenrechtsverletzungen unter dem ATS befasst, während eine vergleichbar intensive Befassung mit der deliktischen Haftung von Unternehmen in der deutschen Korpusliteratur nicht auszumachen ist (I).Die Befassung mit dem ATS führt dazu, dass in der US-Literatur z. T. Terminologien und Argumentationsmuster vorzufinden sind, die in der deutschen Literatur kaum angeführt werden (II).Der Fokus der US-Korpusliteratur auf das ATS ist zunächst der zentralen Bedeutung dieser Rechtsprechung für das Thema BHR geschuldet, entspricht aber auch der häufig festgestellten Tendenz, dass die US-amerikanische Völkerrechtswissenschaft der US-Völkerrechtspraxis besondere Aufmerksamkeit beimisst (III).Nicht allein, aber auch auf die ATS-Rechtsprechung zurückzuführen ist die Auseinandersetzung mit den Nürnberger Industriellenverfahren, die US-Bundesgerichte und die US-Korpusliteratur z. T. als Präzedenzfall für die Annahme völkerrechtlicher Unternehmenspflichten heranziehen

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0080,011
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1180,021

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeQualitatif
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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