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Enregistrement W4313430659 · doi:10.5539/jpl.v16n1p55

Study on the Reasoning Traceability and Reform of Family Related Judgment Documents

2022· article· en· W4313430659 sur OpenAlexvenueno aff
Wu Yi

Notice bibliographique

RevueJournal of Politics and Law · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArtificial Intelligence in Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraceabilityEconomic JusticeLawCivil procedurePolitical scienceComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How to present good reasons in judgment documents has been a common problem. This study takes family judgment documents as the pointcuts and is going to discuss how to achieve effective reform through the reasoning traceability analysis. In current stage, China has not promulgated separate legal regulations on family related litigation, the corresponding reasoning part is based on the relevant provisions of civil proceedings, such as the guidance related to the writing of civil judgment document issued by the Supreme People's Court in 2016. Although this document makes some provisions on reasoning in civil judgment document, taking the consideration of certain specialties of family cases, the identities of the parties also have special certain natures, reasoning in family judgment documents usually focus more on the integration of "emotion". Therefore, to standardize family judgment documents at this stage only by relevant provisions of conventional civil litigation is not sufficient, and not able to meet the demands of family cases, and it also shows problems in judicial practice. In 2016, China comprehensively carried out the pilot reform of family justice, which plays an imperative role in following research and development of family judgment document. And the level of reasoning in family judgment document improved in the process of form innovation and practice experience accumulation. However, the pilot work does not set up standardized and complete specifications on making family judgment document. Through the combination on the theoretical analysis and judicial practice cases, and the summary of main problems encountered at present, this research will propose suggested countermeasures, and is targeted to facilitate the development of reasoning in family judgment document.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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