Mandatory human rights and environmental due diligence in practice: key insights from France and Germany
Notice bibliographique
Résumé
On 25 July 2024, the Directive on corporate sustainability due diligence (Directive 2024/1760) entered into force. According to the European Commission, Member States have to transpose the Corporate Sustainability Due Diligence Directive (hereinafter «CSDDD» or «Directive») into national law and communicate the relevant texts to the Commission by 26 July 2026. Meanwhile, member states of the UN have been gathering for the 10th time to discuss a potential international treaty on BHR that would, essentially, oblige the states that sign to implement mandatory human rights and environmental due diligence (hereinafter «mHREDD») laws. Potential legislative initiatives on mHREDD are being discussed worldwide, including in Canada, Brazil, Colombia, South Korea, Tunisia and Mexico. This makes it an ideal time to evaluate the experiences of countries that have already implemented mHREDD laws. As BHR practitioners from France and Germany, our analysis highlights the experiences in these two countries: France, the global pioneer with its Duty of Vigilance Law (LdV) enacted in 2017, and Germany with the more recent implementation of its Supply Chain Due Diligence Act in 2021 (hereinafter «LkSG»). We publish a first summary of the most important aspects from our view, based on a larger article we published recently, that will be updated and complemented with new insights.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».