Small Claims and the Pursuit of (Digital) Justice: A Tiered Online Dispute Resolution Perspective
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the most recent developments in completely online small claims processes as a response to the extreme delays in delivering justice by courts. This study argues that adopting a tiered online dispute resolution (ODR) system design can increase access to justice for individuals by simplifying the processes; reducing excessive procedural length and costs; also expanding accessibility to dispute resolution bodies. The present research also proposes that the COVID-19 pandemic has widely opened a bundle of opportunities for complete digitalisation of small claims procedures at the EU and Member State levels. Nevertheless, it deems necessary to closely monitor the function of these systems to ensure that the digitalised small claims procedures meet the standards of procedural fairness and efficiency of justice, in particular concerning self-represented litigants. Thus, the overall structure of this paper takes the form of four sections. The first part lays out the evolution of ODR in relation to small claims and analysing a tiered ODR system design for these cases. Section II gives an overview of the most prominent operating online small claims processes from a global perspective in the United Kingdom, Canada, China, and the United States. The third section is concerned with the status of online small claims processes and the taken measures at EU and Member States level. The final part provides a discussion on the lessons learnt, the opportunities, and the risks in full digitalisation of small claims processes.
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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 | 0,018 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,024 |
| Communication savante | 0,028 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| 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 ».