Notice bibliographique
Résumé
A PDF version of this book is available for free in open access via www.tandfebooks.com as well as the OAPEN Library platform, www.oapen.org. It has been made available under a Creative Commons Attribution-Non Commercial-No Derivatives 3.0 license and is part of the OAPEN-UK research project. E-commerce offers immense challenges to traditional dispute resolution methods, as it entails parties often located in different parts of the world making contracts with each other at the click of a mouse. The use of traditional litigation for disputes arising in this forum is often inconvenient, impractical, time-consuming and expensive due to the low value of the transactions and the physical distance between the parties. Thus modern legal systems face a crucial choice: either to adopt traditional dispute resolution methods that have served the legal systems well for hundreds of years or to find new methods which are better suited to a world not anchored in territorial borders. Online Dispute Resolution (ODR), originally an off-shoot of Alternative Dispute Resolution (ADR), takes advantage of the speed and convenience of the Internet, becoming the best, and often the only option for enhancing consumer redress and strengthening their trust in e-commerce. This book provides an in-depth account of the potential of ODR for European consumers, offering a comprehensive and up to date analysis of the development of ODR. It considers the current expansion of ODR and evaluates the challenges posed in its growth. The book proposes the creation of legal standards to close the gap between the potential of ODR services and their actual use, arguing that ODR, if it is to realise its full potential in the resolution of e-commerce disputes and in the enforcement of consumer rights, must be grounded firmly on a European regulatory model.
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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 | 0,012 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,017 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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.
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 ».