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Enregistrement W2168800118 · doi:10.5539/jpl.v7n4p138

Integrating Early Neutral Evaluation into Mediation of Complex Civil Cases in Malaysia

2014· article· en· W2168800118 sur OpenAlexvenueno aff
Norman Zakiyy J. T. Chow, Kamal Halili Hassan

Notice bibliographique

RevueJournal of Politics and Law · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStalking, Cyberstalking, and Harassment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMediationReferralAlternative dispute resolutionPolitical scienceCivil procedureCivil litigationProcess (computing)LawPsychologyComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early Neutral Evaluation and mediation are claimed to be suitable alternative dispute resolution mechanisms for resolving a myriad of civil cases. Regrettably, very little information is known as to how viable is the combining of these two mechanisms in resolving complex civil cases in Malaysia. The purpose of this study was to explore the viability of Early Neutral Evaluation and mediation in resolving complex civil cases. This study investigated the distinctive features and goals of Early Neutral Evaluation; and circumstances which provide the possibility for the referral of Early Neutral Evaluation in supporting the process of mediating complex civil cases in the civil courts of Malaysia. This study found that, subject to certain modification of the Rules of Court 2012, Early Neutral Evaluation can be used as a viable mechanism to resolve complex civil cases. The referral to Early Neutral Evaluation also improves and supports the understanding of the disputants on the issues surrounding complex cases in a follow-up mediation session. It is expected that this study will contribute significantly to developing a model for resolving complex civil cases involving the referral of Early Neutral Evaluation and mediation in Malaysia.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,520
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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