Notice bibliographique
Résumé
This paper begins with a discussion of how "good" and "bad" predictions about litigation risk can affect a negotiation process. It explores how thorough predictions are often missing in the way that lawyers and clients prepare for, and navigate through, their negotiations. Drawing on a recent study of lawyers and law students, this paper summarizes a simple framework for conducting a thorough risk assessment, and then examines the way that it can be used to support the pursuit of settlement. Two conclusions emerge from the study, and in particular from the observation of how law students negotiated a hypothetical civil litigation file. A risk analysis can ground the negotiator and client with a well-prepared reference point (or BATNA, discussed further below) and help identify the bargaining zone, adding strength to decision-making. Further, it can reduce adversarial posturing and even build trust and transparency in negotiation, assisting in the construction of a problemsolving process. This paper seeks to contribute to the development of best practices around the use of risk analysis, and the quest for more responsive and earlier settlement outcomes for clients.
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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 | 0,043 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,013 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».