The performance of the courts in the digital era: The case of insolvency and restructuring proceedings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The performance of the courts has been at the center of both political and public debates around the world and is one of the success indicators in the development of public policies on access to law and justice, particularly as regards the right to obtain a decision in reasonable time. The introduction of new information and communication technologies has been essential in extending this access to law and justice in two ways: as a way of making courts function more efficiently; and as an instrument for measuring and assessing the level of compliance with established policy objectives. Anchored in this “computerization of justice” movement, we intend to analyze its role in the overall performance of the courts in an important and central area for the economy and the functioning of the markets: corporate insolvency and restructuring. In order to achieve this purpose, a series of interviews was carried out with several key judicial players and stakeholders. What has been found in this research shows that day‐to‐day reality is not yet fully in line with policy purposes and legal provisions. Technologies still play an ambivalent role: despite streamlining processes, they raise new difficulties and challenges that require constant improvements.
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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 | 0,021 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,025 |
| Communication savante | 0,023 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».