Bias of arbitrators: a critical analysis on the law post-Halliburton v. Chubb and a comparative approach
Notice bibliographique
Résumé
The principle of independence and impartiality has been formed, over the course of time, into a well-established and simultaneously into a fundamental duty of the arbitrator. However, the question, which arises, pertains to what kind of duty it is, namely either a legal duty or one resembling professional ethics. As the case is with judges, arbitrators also shall not be biased or even give the impression of being biased. Unlike judges, however, arbitrators are nominated by the parties to the arbitration and therefore, concerns with regards to possible bias or lack of impartiality are likely to be raised to a greater extent. The principal triptych, which overrides this multifaceted subject, concerns mainly questions of disclosure, repeat appointments and apparent bias. The arbitrator’s duty to remain unbiased and impartial is stipulated as a soft law rule in the IBA Guidelines of 2014, which serves as the point of reference and according to which there has to be an equilibrium between the principle of party autonomy and the tribunal’s independence. In the present paper, a critical analysis is conducted as to the formation of the landscape regarding arbitrator’s bias, before and after the landmark decision of the Supreme Court in Halliburton Co v Chubb Bermuda Insurance Ltd (2020) UKSC 48. The lessons to be learned from this judgment are comparatively assessed alongside the position of arbitration laws of England, India, and China, and by illustrating how the duty has been incorporated and appeared in arbitration practice through the lenses of the arbitration laws in each of the examined legal regimes. Resultantly, the Arbitration Act 1996, the Arbitration and Conciliation (Amendment) Act, 1996, the Chinese Arbitration Law as well as the China International Economic and Trade Arbitration Commission (CIETAC) Rules, which apply to foreign-related arbitrations, will be analyzed in conjunction with case-law in the above-mentioned jurisdictions.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 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 ».