Digitization of Law: Some Problematic Aspects
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article reveals the important practical importance of academic cooperation between legal doctrine and achievements of technical laboratories in terms of defining “points of growth” in questions of digitalization of law and development of legal tools aimed at regulating the technogenic factor on the one hand and legal support of “game-changing” results in a in the conditions of digital economy on the other hand. The important role of the transformation of social regulators, designed to regulate the “infrastructural” and “institutional” incorporation of “digital” technologies into the existing legal system, is noted. The current place of the Russian Federation on readiness for the digital economy is subject to, among other things, insufficient theoretical study as a result of the regulatory framework, which often does not act as a platform for growth, but rather contains many gaps - which have to be overcome at the expense of law enforcement practice. The article notes that the trend of “digitalization” of Russian law is closely linked to the need to maintain the ecosystem of the digital economy and to identify “growth points” and enforce their urgent character based on the state’s resource base, defines a positive agenda for “digitalization” of Russian law and raises a number of questions for the Russian science. It is concluded that one of the topical issues in the framework of the “digitalization” of Russian law is legal robotics, which is perceived as the automation of workflows, the existence of interrelated algorithms of actions aimed at generating a predictable result based on some initial simulated and prescribed situation and maximum robotization of legal processes. Using the example of the Kazan Federal University, which proclaimed the promotion of innovative development of the focus areas of the Russian Federation as one of its missions, the achievements obtained as a result of the interaction of legal doctrine and technical laboratories are revealed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle