Notice bibliographique
Résumé
This Essay stems from my role as a commenter for a panel discussion among leading thinkers on the topic of online dispute resolution (wODRx). 1 Generally, ODR utilizes information and communication technology to prevent, manage, and resolve disputes.The conference served as a timely pause to assess what ODR is, how it fills diverse functions in the dispute resolution field, and when it can better meet the needs of parties and increase the accessibility and transparency of dispute resolution. 2 The panelists highlighted their study of consumer, commercial, and judicial ODR.As a follow-up, this Essay compares examples offered by the panelists through the lens of dispute system design: the study of the process and product of resolving disputes of a specific category.ODR emerged from the unique needs of online e-commerce where it was geographically and legally infeasible to bring disputes to court for resolution.3 In this global online marketplace, eBay was the first to use ODR, building a private online option to address disputes arising from transactions conducted through the site.4 Since that time, ODR platforms have unfolded in both private and public domains.Now, nearly fifty courts in the United Statesvas well as courts in Canada, the Netherlands, India, Brazil, the United Kingdom, and Chinavhave established ODR process options.ODR potentially enables efficiency through processes that are faster and cheaperva difference in degree relative to traditional, face-to-face processes.My modest experience as an online mediator suggests a difference in kind, as well in the qualities of online processes.For example, users experience a difference in the use of various communication channelsvsynchronous versus asynchronous and textual versus visual, respectively, relative to the synchronous, visual communication of face-to-face dispute resolution.5 The experience of online dispute handling may feel foreign to some who prefer person-to-person contact, while the opposite may be true for those who have been online since childhood.
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 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 | 0,048 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,018 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,015 |
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 ».