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 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 | 0,075 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,044 |
| Communication savante | 0,025 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».