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Record W4395067209 · doi:10.26443/law.v68i4.1366

réclamations d’actionnaires pour pertes par ricochet en arbitrage investisseur-État sous les traités d’investissement canadiens

2023· article· fr· W4395067209 on OpenAlexaffvenueabout
Lukas Vanhonnaeker

Bibliographic record

VenueMcGill Law Journal · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicState Capitalism and Financial Governance
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.714
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0050.000
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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 head0.027
GPT teacher head0.229
Teacher spread0.202 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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
Published2023
Admission routes3
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