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Enregistrement W86842000 · doi:10.29173/alr297

The Many Dimensions of Softwood Lumber

2007· article· en· W86842000 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jeffrey L. Dunoff

Notice bibliographique

RevueAlberta Law Review · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Arbitration and Investment Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftwoodLegalizationInternational trade lawInternational tradePolitical scienceEconomicsLawEngineeringPulp and paper industry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Softwood Lumber dispute between Canada and the United States is one of the longest and most expensive trade disputes in history. However, the Softwood Lumber dispute has been, if not misunderstood, at least underappreciated. To date, the dispute has attracted attention because of the substantial economic interests involved, the complexity and length of the litigation, and the doctrinal implications of the various decisions rendered in domestic and international proceedings. This paper seeks to demonstrate that Softwood Lumber's central importance lies elsewhere; for trade scholars, Softwood Lumber is of interest because it exposes three of the central challenges facing the international trade regime: the potential displacement of an international regime by a spaghetti bowl of regional and bilateral treaties; the status of international trade norms in domestic courts; and the problem of selective and halting compliance by powerful states. But these challenges are, in turn, instantiations of three central challenges facing the field of public international law, namely the fragmentation of international law; the relationships among proliferating transnational courts; and the limits of (international) legalization. Thus, the systemic issues raised by Softwood Lumberprovide a tour d’horizon of debates central to contemporary international trade law and public international law.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,027
Communication savante0,0150,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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