Lessons learned from a comparative examination of global civil justice reforms
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the impact of recent civil justice reforms in five jurisdictions including Singapore, Malaysia, Hong Kong, the UK and Canada on the resolution of civil and commercial disputes. Design/methodology/approach The study, drawing on a comparative cross‐jurisdictional methodology, reviews the scope and nature of such reforms and examines lessons learned regarding implementation. Findings The findings of the research indicate that such reforms are most effective where regular evaluation to fine‐tune mediation rules occurs concurrently and in conjunction with the implementation of such reforms. Research limitations/implications The limitation of this research is that it is confined to already existing court case statistics, judicial commentaries and reviews of the five selected jurisdictions. Practical implications The practical implications of the study find that in general, civil justice reforms have made some progress in achieving the aims of encouraging cost‐effective, expeditious and amicable case handling within the civil justice system. Originality/value The paper contributes to a global analysis of effective approaches to civil justice reform and in particular reforms in mediated case handling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».