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Enregistrement W4390927564 · doi:10.1515/9780776624303-002

Introduction

2016· book-chapter· en· W4390927564 sur OpenAlexaboutno aff
Karim Benyekhlef

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa Press eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw in Society and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an effort to advance toward achieving this goal, the Cyberjustice Laboratory, supported by a multidisciplinary group of 36 international researchers and funded by the Social Sciences and Humanities Research Council, launched a 7-year research project in 2011: Towards Cyberjustice. 1 The project's main hypothesis was that information and communication technologies could significantly contribute to improving traditional legal processes as well as entirely modifying the conventional structure of trials.In this light, the research conducted was aimed at identifying and developing concrete solutions that could optimize traditional legal processes and ultimately enhance the administration of justice as a whole, such that efficiency would be increased, costs and delays would be reduced, and mechanisms would be simplified.While many attempts have been made toward achieving this goal throughout the legal world, as will be discussed in more detail below, the project's novelty and success lies in two unique factors.To begin with, it conducts socio-legal studies regarding both the impacts of technology on law and the identification of rituals and practices that hinder the networking of the justice system.Additionally, through techno-legal studies funded mainly by the Canadian Foundation for Innovation, it simultaneously develops opensource software solutions that are adapted to judicial and extrajudicial contexts and can be tailored to the varying needs of each individual justice system.This cross-fertilization of socio-legal and techno-legal studies not only allows for the development of technological tools tailored to the justice system, but also makes it possible to substantially re-examine the judicial process in a manner that is primarily designed to improve access to justice.These various studies that emerged from the Towards Cyberjustice project were conducted by an elaborate team of international researchers from twenty universities worldwide, separated into three working groups, each of which was dedicated to examining a differing and particular aspect of the research in question.The first working group, whose research will be discussed in further detail in the first part of this collection, considered (a) the digitalization of justice and its interaction with the values inherent in the justice system.The second working group, whose aim was

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5310,322

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,197 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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