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Enregistrement W4321514085 · doi:10.51788/tsul.jurisprudence.1.5./tkjx5232

THE EMERGENCE AND DEVELOPMENT OF ALTERNATIVE WAYS OF DISPUTE RESOLUTION: NATIONAL AND FOREIGN EXPERIENCE

2021· article· en· W4321514085 sur OpenAlexaboutno aff
Asal Xayrulina

Notice bibliographique

Revuejurisprudence · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLaw, AI, and Intellectual Property
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlternative dispute resolutionDispute resolutionArbitrationOnline dispute resolutionMediationDispute mechanismPolitical scienceLawState (computer science)Dispute boardTerritorial disputeChinaComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article is determined to Alternative dispute resolution and their features. The system of out-of-court dispute resolution or alternative dispute resolution mechanisms - ADR (Alternative Dispute Resolution) - has existed in many foreign countries for many decades. The concept of ADR implies a wide range of dispute resolution mechanisms that do not duplicate litigation and are their alternative. The institute of alternative dispute resolution originates from ancient times. At certain periods of its historical development, various forms of dispute resolution arose in society, they represented a whole system of methods and procedures capable of resolving a conflict situation. The analysis of the emergence and development of the institute of alternative dispute resolution on the example of foreign countries (USA, Canada, India, Germany, Italy, Spain, Kyrgyzstan, Kazakhstan) and Uzbekistan, as well as its current state, is carried out. The first special laws regulating alternative procedures are given. The United States as the first country to have various programs for the development of alternative dispute resolution procedures. The author has studied the application of alternative dispute resolution in Uzbekistan (mahalla, arbitration courts, mediation). Having analyzed the development of the ADR in Uzbekistan and in foreign countries, the author noted the features of this institute.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,011
Communication savante0,0110,009
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2021
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