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Record W2521881468 · doi:10.7202/1068693ar

L’ARRÊT DE LA COUR INTERNATIONALE DE JUSTICE DANS L’AFFAIRE DE LA DÉLIMITATION MARITIME EN MER NOIRE (ROUMANIE C. UKRAINE) : L’ABOUTISSEMENT D’UN PROCESSUS VIEUX DE QUARANTE ANS ?

2020· article· fr· W2521881468 on OpenAlexvenueno aff
Paul von Mühlendahl

Bibliographic record

VenueRevue québécoise de droit international · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicInternational Maritime Law Issues
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La délimitation des frontières maritimes est d’une importance cruciale pour les États ayant un accès à la mer et le droit international reste largement silencieux quant aux méthodes qui doivent être utilisées dans ce processus. C’est ainsi que la jurisprudence, et tout particulièrement celle de la Cour internationale de justice (CIJ), a élaboré progressivement des règles de délimitation, articulées désormais autour de la méthode de l’équidistance. La CIJ saisit l’occasion de l’arrêt du 3 février 2009 dans l’affaire de la Délimitation maritime en mer Noire (Roumanie c. Ukraine) pour consacrer définitivement la valeur obligatoire du recours à cette méthode de délimitation quel que soit l’espace maritime concerné et quelle que soit la configuration des côtes, en l’absence de raisons impérieuses imposant le recours à d’autres méthodes. En dépit du rôle central désormais solidement établi de l’équidistance, qui introduit un nécessaire élément de prévisibilité dans le processus de délimitation maritime par voie juridictionnelle, ce dernier reste un domaine où la subjectivité du juge ou de l’arbitre joue un rôle encore déterminant, principalement à travers le concept de proportionnalité. La double incorporation de ce concept de proportionnalité par la Cour dans le processus de délimitation est largement regrettable.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.004
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: Empirical
Teacher disagreement score0.107
Threshold uncertainty score0.212

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0080.008
Scholarly communication0.0080.004
Open science0.0010.005
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.009
GPT teacher head0.249
Teacher spread0.240 · 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

Citations14
Published2020
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