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Enregistrement W4381051241 · doi:10.35774/app2023.01.194

Abroad experience of electronic jurisdiction

2023· article· cs· W4381051241 sur OpenAlexaboutno aff
Nataliia Kanyuka

Notice bibliographique

RevueAktual’ni problemi pravoznavstva · 2023
Typearticle
Languecs
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDispute Resolution and Class Actions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJurisdictionEconomic JusticeLegislaturePolitical scienceCivil procedureChinaBusinessComputer scienceEngineering ethicsEngineering managementPublic relationsLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper aims to explain the trends and problems of electronic justice development abroad. Within the research, the tasks include an analysis of the regulatory documents and organizational features of the implementation the certain measures of court digitalization. The main scientific method used in the article's architecture is deductive. In the conditions of the study, a gradual transition is made from the general trends of electronic justice to their features in different countries. The structure of the article is formed in accordance with theoretical and analytical tasks. It also reflects the use of certain methods of scientific research and scientific materials. The theoretical method is used during the study of the regulatory documents and problems of electronic justice implementation abroad. The materials used for the method application include legislative acts, regulations, strategy and scientific literature. In the article, it is analyzed the development and implementation of the electronic justice system in the USA and the use of the PACER and Case Management/Electronic Case Files System (CM/ECF). The National Model Practice Direction For the Use of Technology in Civil Litigation in Canada is studied. The experience of implementing electronic justice in Poland, Australia and China is described.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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