The Relationality of Community Development Agreements towards a Human Rights Due Diligence Good Faith Requirement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human rights due diligence (HRDD) is a buzzword in business and human rights (BHR) activities. However, multinational corporations (MNCs) often conduct it as a tick-box exercise without transparency. Using a relational contract theory, this article argues that when MNCs contract with local communities through community development agreements (CDAs) to perform HRDD, such contracts are internationalized relational contracts that attract a level of good faith. An established principle in international economic law, good faith serves as a standard for assessing conduct designed to discharge obligations in international contracts between states and MNCs (investor-state contracts). Similar to how investor-state arbitration tribunals use good faith jurisprudence in regulating the relationship between states and MNCs, this article proposes a BHR good faith jurisprudence to prescribe how HRDD obligations should be discharged. The article concludes that a good faith interpretational exercise in BHR would (1) reduce MNCs’ cosmetic compliance with HRDD principles; (2) increase transparency in the HRDD exercise; and (3) become a source of rights for local communities to enforce corporate accountability.
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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 | 0,030 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,029 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».