réclamations d’actionnaires pour pertes par ricochet en arbitrage investisseur-État sous les traités d’investissement canadiens
Bibliographic record
Abstract
L’arbitrage investisseur-État, mode de résolution des différends aussi emblématique que controversé dans le domaine du droit international des investissements, soulève de nombreuses questions, dont celle relative à la possibilité reconnue aux actionnaires de présenter des réclamations pour pertes par ricochet. De telles réclamations permettent aux actionnaires qui répondent à la définition applicable d’investisseurs étrangers de demander en arbitrage investisseur-État une réparation pour un dommage qui prend la forme d’une réduction de la valeur de leurs actions. Une telle possibilité, bien qu’importante et cohérente au regard de l’objectif du droit international des investissements de protéger les investisseurs étrangers et leurs investissements, génère une série de risques qui, s’ils ne sont pas pris en compte, peuvent résulter en une atteinte aux droits des États, défendeurs dans les procédures d’arbitrage investisseur-État et, in fine, mettre à mal la légitimité de ce mécanisme de résolution des différends. Le modèle canadien d’Accord sur la promotion et la protection des investissements étrangers (APIE) de 2021 semble permettre de telles plaintes tout en tentant de les encadrer et de limiter les risques de procédures multiples ainsi que les dangers de double indemnisation et d’incohérence par le recours à deux mécanismes en particulier : celui des renonciations et celui de la jonction de plaintes.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.003 |
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".