Online courts and Online Dispute Resolution in terms of the international standard of access to justice: international experience
Notice bibliographique
Résumé
The article is devoted to the analysis of the problem issues of the Online Dispute Resolution (ODR) through the prism of international standard of access to justice in civil matters. The first part of the article refers to terminological inconsistency, which is connected with using of three synonyms refering to IT-technologies in the area of civil justice, in particular cyberjustice, digital justice and e-justice. The author proposes to use term “e-justice”, which involves e-filing, electronic systems of assignment of cases, e-case-management, eDiscovery, ODR, electronic systems of court practice, using of Artificial Intelligence in civil proceedings. In the second part of the article the narrow and wide approach to the ODR are described. According to narrow approach ODR is described as online ADR. Wide approach to ODR includes online ADR as well as online courts. Today wide approach is more valid taking into account recent developments in the field of online courts in foreign countries. The third part of the article describes different types of online courts, in particular, online Civil Resolution Tribunal (British Columbia, Canada), Online Solutions Court (Great Britain) etc. The author analyzes current innovations in the structure of online courts, connected with integration of information systems and online ADR into the online courts platforms. Special attention is paid to the use of Artificial Legal Intelligence in courts with references to advantages and challenges of such innovations.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,015 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».