Le principe de la liberté d’investir : l’exemple des législations tunisienne, égyptienne et saoudienne
Bibliographic record
Abstract
Incontestablement, réglementer l’entrée et l’installation de l’investissement étranger sur le territoire national est un droit souverain des pays accueillant ces investissements. Ce droit comporte également la possibilité d’imposer des restrictions pour des raisons inhérentes à la situation nationale des États. Néanmoins, l’adoption d’une politique restreinte à l’égard des investisseurs étrangers n’est que rarement dans l’intérêt de l’État d’accueil. La solution consiste donc à trouver un équilibre entre les droits et les obligations ainsi qu’entre les intérêts des investisseurs étrangers et ceux des pays d’accueil. Le désir légitime de certains États de restreindre ou de contrôler la liberté ou le pouvoir des investisseurs étrangers sur leur territoire semble critiquable. De nos jours, caractérisés par la prolifération des accords sur la promotion et la protection de l’investissement, les États d’accueil et ceux qui font l’objet de notre étude en particulier ont tout intérêt à attirer les investisseurs en leur reconnaissant une certaine liberté d’investir ainsi qu’un certain pouvoir de gérer leur investissement.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".