Stemming the Flow of Corporate Human Rights Abuses: Incorporating the Ruggie Report in the Common Law Doctrine of Foreign Judgment Enforcement
Notice bibliographique
Résumé
The eminent case of Aguinda v Chevron Corporation, currently in its twentieth year of litigation, represents a growing phenomenon in international commercial litigation between multinational corporations and victims of human rights abuse from developing nations. In 2011 Aguinda awarded approximately US$18 billion against Chevron for extreme environmental and human rights abuse from oil contamination in the Amazon region of Ecuador. Chevron has removed its assets from Ecuador’s jurisdiction leaving the plaintiffs without remedy.\nThis paper traces Aguinda to Canada where the plaintiffs’ action in Yaiguaje to enforce the judgment to satisfy their debt is stayed. This paper critiques this decision of the Ontario Superior Court of Justice as being unprincipled and failing to consider the wider implications of its decision on the struggle for developing nations to remedy human rights abuses by multinational corporations.\nThis paper argues that the common law doctrine of foreign judgment enforcement must evolve to reflect the needs of modern society. The paper does this by incorporating the “Protect, Respect and Remedy: A Framework for Business and Human Rights” report released by the United Nations in 2011.
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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 | 0,017 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,045 |
| Communication savante | 0,021 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».