Bibliographic record
Abstract
Fruit de la globalisation economique et financiere, la rencontre entre l’arbitrage international et la finance etait ineluctable. Plusieurs facteurs expliquent ce phenomene : l’accroissement des echanges commerciaux et des investissements transnationaux, le choix des operateurs du commerce international pour l’arbitrage lorsqu’il s’agit de regler leurs differends malgre le cout eleve des procedures d’arbitrage, enfin les nouvelles approches adoptees par les entreprises transnationales en matiere de gouvernance et de gestion du risque. Le financement de proces par un tiers dans l’arbitrage international est proteiforme. Il implique differents acteurs comme les avocats, les assureurs mais ce sont les tiers-financeurs avec le concept du « Third-Party Funding », qui cristallisent notre attention pour cette etude. Le Third-Party Funding offre plusieurs options avec un schema classique : le financement d’un proces mais aujourd’hui, nous assistons a un schema beaucoup plus elabore avec le financement de portefeuilles d’arbitrages « Portfolio Funding » qui a la preference des tiers-financeurs. Aussi, dans un premier temps, il semblait essentiel d’analyser le financement de proces par un tiers dont le Third-Party Funding pour en comprendre les fondements, les mecanismes. Si le financement Third-Party Funding presente des atouts indeniables pour comme l’acces a la justice, il souleve aussi des problematiques en raison de la specificite de l’arbitrage. Le tiers-financeur n’etant pas partie a l’arbitrage, sa participation a un reel impact sur la procedure et souleve des questions dont les principales touchent a la constitution du tribunal arbitral et au deroulement de la procedure arbitrale. Des lors, il s’agit de savoir comment maitriser cet impact sur la procedure d’arbitrage, comment la securiser, la pratique du Third-Party Funding n’etant pas reglementee. Les regles etatiques apportant des reponses laconiques, les regles informelles plus flexibles, sont plus a meme a offrir un encadrement adapte a une activite resolument transnationale et globale. Certes, il existe bien une autoregulation des tiers-financeurs avec des codes de conduite mais insuffisante pour repondre aux specificites de l’arbitrage. Les acteurs de l’arbitrage ont donc un role a jouer dans la proposition d’une reglementation tout comme les arbitres qui ont ainsi favorise le developpement d’une jurisprudence arbitrale principalement CIRDI. Les institutions arbitrales devraient s’inspirer des principes de base comme l’ethique et la transparence pour mettre en place de nouvelles regles integrant le financement Third-Party Funding dans leurs Reglements d’arbitrage (comme l’ont fait le SIAC a Singapour, le Centre d’arbitrage et de mediation de la Chambre de commerce Bresil-Canada (CAM-CCB). Enfin, les regles de compliance viendraient completer cette reglementation appropriee avec les Autorites de regulation financiere. La reglementation est de toute evidence l’enjeu majeur dans les annees a venir pour voir un financement Third-Party Funding ethique, transparent, efficient et concourant pleinement a l’efficacite de l’arbitrage international.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 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".