Le cas du chapitre 11 de l'ALÉNA : son impact sur la capacité de l'État d'agir pour le bien public et de gérer le risque
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente le chapitre 11 de l’ALÉNA à titre de question d’actualité non seulement juridique mais également sociale et politique. Après avoir retracé son origine historique et expliqué la controverse qui y est relative ainsi que ses implications, l’auteur analyse l’impact du chapitre en posant trois questions: le chapitre 11 de l’ALÉNA a-t-il l’effet recherché ? A-t-il des effets secondaires ? Quelle est leur importance relative ? Afin de combler une lacune dans la doctrine existante, une analyse globale des poursuites et des jugements déjà rendus est effectuée, tableaux de travail à l’appui, État par État. Ceci permet de constater notamment que les États-Unis n’ont jamais été condamnés à payer des dommages-intérêts en vertu de ce chapitre alors que les entreprises américaines ont raflé la quasi-totalité des dommages-intérêts payés par le Canada et le Mexique. Les entreprises canadiennes n’ont jamais obtenu de dommages-intérêts en vertu de ce chapitre. On constate aussi que le Canada est actuellement l’État poursuivi pour le montant le plus élevé en vertu de ce chapitre et que les poursuites intentées contre le Canada se sont multipliées par quatre, ce qui n’augure pas bien de l’avenir.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".