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Enregistrement W1550906034

Litigating Family Law Economically: The Case Study of My Support Calculator, and Lessons for the Civil Litigation Bar

2012· article· en· W1550906034 sur OpenAlexaffabout
Omar Ha-Redeye

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Education and Practice Innovations
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalculatorBridge (graph theory)Public supportCivil procedureChild supportRepresentation (politics)LawFamily lawPolitical scienceLegal serviceBusinessPublic administrationComputer scienceMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Family law in Ontario is in crisis, due to the high costs of litigation and high number of self-represented parties. My Support Calculator is the only site in Canada that provides free and accurate child support and spousal support calculations. Providing this information to the public through legal technology could help with the burden on the court system and on litigants who are represented but end up bearing the expenses of resolving these issues on behalf of both parties. Educating the public of the complexities of family law, including support calculations, may help recapture the self-represented market through the provision of unbundled services. Similar strategies employed in other areas of litigation could also help bridge the divide between the bar and some members of the public who have resisted securing representation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil0,583

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0460,012
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0090,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
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