MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3172594646 · doi:10.5937/rkspp2101095p

The new directive on an EU-wide representative action and third-party litigation funding: An opportunity for European consumers?

2021· article· en· W3172594646 sur OpenAlexaboutno aff
Massaro Piletta

Notice bibliographique

RevueRevija Kopaonicke skole prirodnog prava · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDispute Resolution and Class Actions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedressDirectivePolitical scienceContext (archaeology)Opt-outBusinessEuropean unionPublic administrationLaw and economicsPublic relationsEconomicsLawInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After years of compensatory collective redress being left to a sort of regulatory competition among Member States, Directive 1828/2020 finally introduced an EU wide representative action scheme, aimed at strengthening the position of European consumers vis-à-vis new market dynamics such as globalisation and digitalisation. The new system, which shall run in parallel with national tools, introduces some innovations such as a cross-border action mechanism, the possibility of adopting an opt-out model and a specific regulation of third-party litigation funding in the context of collective redress. This aspect, addressed already in the 2013 Recommendation, is of particular interest, because third party funding represents a particularly powerful complement to collective redress in easing citizens' access to justice. However, the provisions introduced with Directive 1828/2020 leave some issues open. In particular, the Court's role in managing the funding agreement, with special reference to the funder's fee, and the effect of the funding agreement in case an opt-out adhesion mechanism is adopted are of paramount importance and still need to be addressed interpretatively. In this task, the comparative method will be particularly helpful in analysing the solution which Countries more familiar with third party funding, like Australia, Canada or the United States have introduced or discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0140,009
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0270,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevija Kopaonicke skole prirodnog pravaMême sujetDispute Resolution and Class ActionsTravaux en français237 207