Notice bibliographique
Résumé
When the Internet reached Russia in the mid-1990s, Russian judicial chiefs actively embraced the idea of having a solid presence of national judiciary on the Web. To judges, having court Web sites would improve public awareness about Russian courts and relieve overloaded court clerks from answering mundane questions about the location of courthouses, hours of work, schedule of hearings, court forms, and so on. However, the chronic underfinancing of Russian courts in the 1990s and the decentralized nature of the Russian judiciary made the creation and the maintenance of the lower courts’ Web sites much more sporadic. Improving public awareness about Russian courts is a priority for Russian judges, who increasingly issue impartial decisions yet at the same time face growing public skepticism about judicial performance (Solomon, 2003, 2004; Trochev, 2006). As the growing number of studies of the information and communication technologies (ICT) in courthouses around the world show, computerized courts can both speed up the administration of justice and strengthen public trust in the judicial system (Bueno, Ribeiro, & Hoeschl, 2003; Dalal, 2005; Fabri & Contini, 2001; Fabri & Langbroek, 2000; Fabri, Jean, Langbroek, & Pauliat, 2005; Langbroek & Fabri, 2004; Oskamp, Lodder, & Apistola, 2004; Valentini, 2003; Malik, 2002). Indeed, as the recent research demonstrates, those who know something about the courts: either about court procedures or about court-ordered public policies, tend to trust the judiciary and to comply with court decisions (Baird, 2001; Gibson, Caldeira., & Baird, 1998; Kritzer & Voelker, 1998; Tyler & Mitchell, 1994; Tyler, Boeckmann, Smith, & Huo, 1997). This article focuses on the Web sites of Russian courts as the virtual gateways in the world of judicial administration (Trochev, 2002) and discusses challenges of adapting Russian court Web sites to the needs of various users of judicial system: judges themselves, law-enforcement agencies, actual litigants, general public and scholars (Toharia, 2003).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».