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Record W2193817728 · doi:10.7202/1069110ar

LA COMMERCIALISATION ET LA PRIVATISATION DE L’EAU DANS LE CADRE DE L’ORGANISATION MONDIALE DU COMMERCE

2020· article· fr· W2193817728 on OpenAlexvenueno aff
Mara Tignino, Dima Yared

Bibliographic record

VenueRevue québécoise de droit international · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicInternational Arbitration and Investment Law
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le régime juridique du commerce international n’accorde pas un statut spécifique à l’eau, mais de nouvelles tendances concourent toutefois à la soumettre aux règles du commerce international. Afin de pouvoir aborder cette question, il est nécessaire de mettre en évidence plusieurs catégories juridiques, économiques et non-économiques qui sont utilisées pour qualifier l’eau en droit international. La pratique étatique à l’égard des projets de transfert d’eau à grande échelle mérite une attention particulière puisque, dans le cadre de ces projets, l’eau pourrait être considérée comme une marchandise par les États. Si l’eau est considérée comme telle, les accords multilatéraux de l’OMC, notamment l’Accord général sur les tarifs douaniers et le commerce (GATT), qui régit les marchandises, ainsi que l’Accord général sur le commerce des services (AGCS), qui régit les services, seraient donc applicables : nous examinerons les limitations imposées par ces deux accords en matière de gestion de l’eau. L’analyse de la relation entre l’OMC et l’eau doit tenir compte de la spécificité des ressources en eau. Les États reconnaissent plusieurs dimensions de l’eau, soit ses dimensions sociales, environnementales, culturelles et économiques; cette reconnaissance a un impact sur le traitement de cette ressource au sein de l’OMC. Même lorsque l’on se place dans le cadre du système commercial multilatéral, la prise en compte des nombreuses facettes de cette ressource, lesquelles dépassent son seul aspect économique, est primordial et même inévitable au su des paramètres du GATT et de l’AGCS.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.023
Threshold uncertainty score0.054

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0040.010
Scholarly communication0.0130.008
Open science0.0010.004
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.237
Teacher spread0.220 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations4
Published2020
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