Addressing conflict of laws and facilitating Digital Product Passports for critical raw materials value chains: From centralisation to mutual recognition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The value chains for critical raw materials (CRM) used in electric vehicle (EV) batteries often involve mining in the Global South, Australia and Canada, production in Asia, and consumption in the Global North. Starting in 2027, EU law will require a ‘digital product passport’ (DPP) for market entry. These passports will provide EU consumers, investors, regulators and others with products and sustainability data throughout the entire value chain. The EU DPP aims to improve ESG (Environmental, Social and Governance) compliance by ensuring high transparency and verifiable data from miners, producers and recyclers. However, legal, geopolitical, commercial and technological factors suggest that major economies in the up‐and mid‐stream of the value chains, such as Australia, China and Japan, may maintain or develop their own traceability laws, which might only partially overlap with the EU's system. These laws could potentially be linked through mutual recognition agreements with the EU. Our paper explores how such a system could function, with varying degrees of decentralisation, inspired partly by private international law mechanisms that have evolved to handle cross‐border traceability of documents. Examples include systems for recognising marriage and other personal or commercial certificates, arbitral awards and foreign judgments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».