La compétence du tribunal arbitral dans l'arbitrage commercial
Bibliographic record
Abstract
Cette étude vise à définir et à préciser l'étendue ainsi que le contenu de la notion de\ncompétence du tribunal arbitral dans l'arbitrage commercial.\nL'analogie des statuts du juge étatique et de l'arbitre nous permettra d'étendre\nl'application de certaines notions propres à la justice étatique, telles que «juridiction»,\n«compétence» et «pouvoir», à l'arbitrage commercial. Ainsi, dans la première partie, à\ntravers l'identification des principaux pouvoirs qu'un tribunal arbitral possède ou peut\nposséder, nous aurons à préciser la notion de juridiction arbitrale. L'étude sera axée sur la\ndétermination du contenu et sur l'identification de la source de chacun des pouvoirs\ntraités. Par ailleurs, dans la deuxième partie, l'identification des limites desdits pouvoirs\nnous permettra de préciser la notion de compétence arbitrale.\nL'étude nous permettra de conclure que, sauf exception, telle que le recours à la force, les\npouvoirs d'un juge étatique sont les mêmes que ceux qu'un tribunal arbitral peut\nposséder. En fait, ce dernier, grâce à la volonté des parties, pourrait en avoir plus que le\npremier. Toutefois, le caractère hybride de l'arbitrage nous amènera à affirmer que, sauf\nexception, telle que la justice naturelle, les limites des pouvoirs du juge étatique diffèrent\nde celles du tribunal arbitral.
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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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 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".