Adaptive Case Management in the International Practice of Civil Proceedings
Notice bibliographique
Résumé
The main problems of civil proceedings that need effective tools to address them in Ukraine are: (1) deadlines for civil cases, (2) ineffective regulation of various procedural stages and court proceedings, (3) insufficiently developed institutions and tools for judges to expedite consideration of a case in a separate case or effectively consider repeated cases.The purpose of the study is to develop scientifically sound proposals and recommendations for the implementation of the principles of Adaptive Case Management in civil litigation.The ACM (Adaptive Case Management) system has proposed as the newest tools that can ensure the adaptation of the civil justice system to the new operating conditions.The main element in the ACM approach is a case, which can include a large number of elements -people, events, documents, processes, discussions and more.Adaptability means that each case can be unique and adapted to the current situation.Using of digital tools in civil proceedings ensure the optimal ratio of activity of the parties and the court in the conduct of proceedings in civil cases, speed up processes, increase efficiency.Adaptive Case Management in civil litigation will ensure the optimal balance of activity between the parties and the court in litigation in civil cases.This innovation will improve the organization of proceedings in civil proceedings, which will increase the efficiency of justice and the effectiveness of civil proceedings and will be the basis for a conceptual rethinking of the role and function of judges and parties in the proceedings.
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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 | 0,021 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,023 |
| Communication savante | 0,015 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».