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Record W7084749175 · doi:10.7202/1120273ar

Règlement des différends investisseur-État et droit international des changements climatiques : une synergie en devenir ?1

2024· article· fr· W7084749175 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueRevue québécoise de droit international · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicBacterial Genetics and Biotechnology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWestern europeEnvironmental policyZea mays

Abstract

fetched live from OpenAlex

Un nombre croissant d’investisseurs étrangers ont recours au règlement des différends investisseur-État (RDIE) pour contester des mesures ou modifications du cadre juridique applicable à leur investissement, adoptées dans un contexte de lutte contre les changements climatiques et d’adaptation à leurs effets néfastes. En conséquence, on assiste, depuis 2016 à une augmentation du nombre de différends entre investisseurs et États dans le secteur des énergies renouvelables, des énergies fossiles, des marchés du carbone ou du secteur minier. Dans ce contexte, la prochaine vague de RDIE pourrait cibler les mesures de l’État hôte visant à mettre en oeuvre les objectifs d’atténuation et d’adaptation de l’Accord de Paris et, plus particulièrement, leurs contributions déterminées au niveau national (CDN), ce qui pourrait en ricocher entraver les efforts mondiaux pour lutter contre les effets néfastes du changement climatique et atteindre les objectifs de l’Accord de Paris. En étudiant ce phénomène, la présente contribution démontre que les tribunaux arbitraux ne se sont jamais, à quelques exceptions, livrés à une quelconque analyse substantielle des traités internationaux relatifs au changement climatique. Elle soutient en outre que l’insuffisante intégration des préoccupations liées au changement climatique dans le RDIE reflétée dans des sentences récentes n’est pas une fatalité, dans la mesure où les parties aux procédures de RDIE et les tribunaux disposent d’outils et de précédents leur permettant de recourir aux traités internationaux et instruments juridiques connexes relatifs à l’urgence climatique.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.987
Threshold uncertainty score0.000

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0080.004
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.001

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 head0.016
GPT teacher head0.279
Teacher spread0.263 · 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 designTheoretical or conceptual
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".

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Published2024
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