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Record W2963525545 · doi:10.7202/1065025ar

L’accord commercial entre le Canada et l’Union européenne prévoit-il une résolution des différends par arbitrage ou règlement judiciaire ?

2019· article· fr· W2963525545 on OpenAlexvenueaboutno aff
Andrea K. Bjorklund, Jonathan Brosseau

Bibliographic record

VenueRevue québécoise de droit international · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicInternational Arbitration and Investment Law
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArbitragePhilosophyEconomicsFinance

Abstract

fetched live from OpenAlex

En octobre 2015, l’Union européenne (UE) a inauguré sa stratégie de libre-échange, Le commerce pour tous, qui spécifiait que la Commission européenne inclurait dorénavant dans ses accords commerciaux modernisés un « système juridictionnel public des investissements », composé d’un Tribunal de première instance et d’un Tribunal d’appel, qui opèrerait à la manière des cours traditionnelles. Un système juridictionnel des investissements (SJI) a depuis été intégré dans l’Accord économique et commercial global entre l’UE et le Canada, dans l’Accord de libre-échange entre l’UE et le Vietnam, dans l’Accord de libre-échange entre l’UE et Singapour et dans l’Accord global UE-Mexique. Est-ce que le SJI est réellement une cour, comme le soutiennent les parties signataires ? En se fondant sur des arguments de théorie juridique et politique, il appert que le SJI représente un hybride entre l’arbitrage consensuel et les cours nationales et internationales. Plus précisément, il constitue une forme davantage institutionnalisée d’arbitrage d’investissement. Le SJI est basé sur le consentement bilatéral et limité des parties, il adopte l’idée d’avoir un représentant neutre sur le banc (bien que plus éloigné des parties au différend spécifique) et il est constitué de manière à rendre justice principalement pour les parties en cause plutôt que pour assurer le développement cohérent du droit dans l’arbitrage d’investissement plus largement. Il s’écarte des arbitrages traditionnels en incorporant des règles de procédure et des garanties éthiques plus robustes et détaillées, mais il ne constitue pas une cour à part entière.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.008
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 score0.257
Threshold uncertainty score0.517

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0130.015
Scholarly communication0.0180.006
Open science0.0020.003
Research integrity0.0060.008
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.218
Teacher spread0.206 · 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

Citations0
Published2019
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