Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This paper was initially presented orally as the keynote address of the Chartered Institute of Arbitrators, Canada Branch, programme at Canada Arbitration Week in Toronto on 17 October 2023. The address explores how sitting arbitrators shall respond when a party, or persons evidently aligned with a party, make use of bespoke websites or social media to lodge false and defamatory accusations of arbitrator misconduct that, if true, would warrant disqualification and/or vacatur of any awards already issued on the basis of bias. Among the core observations is that the falsely accused arbitrator ought not to resign—as this is precisely the objective sought by the publisher of the accusations, and the tactic, if successful, seriously threatens the integrity of the arbitral process. A corollary of this observation is that the displeasure naturally felt by the accused arbitrator ought not be generally regarded by the institutions that regulate arbitrator conduct—whether provider organizations or courts—as a species of bias but as a normal human reaction to untoward behaviour by a party or its agents in the course of the proceedings.
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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 | 0,074 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,036 |
| Communication savante | 0,019 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,041 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».