If Not Here, Where?: Transnational Litigation Against U.S. Tech Giants Around the World
Notice bibliographique
Résumé
In recent suits around the world against U.S. tech giants-e.g., litigation in Canada against Twitter (now X), in Kenya against Facebook, and in Europe against Google-plaintiffs urge foreign courts to adapt concepts like specific personal jurisdiction in flexible ways to allow litigation to proceed. In their defense, the U.S. companies are reusing the argument that similarly situated defendants successfully deployed in U.S. courts over the last few decades-that the cases are too foreign and do not belong in these courts. But these defendants have lost their home court advantage. They find themselves in courts with closer ties to the disputes at issue, and with stronger claims to both judicial jurisdiction and the authority to apply local substantive law. These companies then find themselves subject to liability-and potentially to remedies with worldwide effect. As specific jurisdiction concepts develop around the world and adjust to modern technological realities, the United States finds itself on the narrower and more old-fashioned end of the spectrum. These trends showcase the importance of comparative law in understanding and developing both U.S. and foreign law in the transnational dispute resolution system-themes that have informed Linda Silberman's scholarship for decades.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».