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Enregistrement W4391693535 · doi:10.55905/revconv.17n.2-048

Teaching appropriate conflict resolution methods as an incentive to de-judicialization

2024· article· en· W4391693535 sur OpenAlexaff
José Bruno Martins Leão

Notice bibliographique

RevueContribuciones a las Ciencias Sociales · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDispute Resolution and Class Actions
Établissements canadiensMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveConflict resolutionResolution (logic)Political scienceComputer scienceEconomicsLawMicroeconomicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The multi-door justice system is an alternative for reducing the number of lawsuits brought before the courts. The so-called crisis of the Judiciary can be alleviated through the use by society of other appropriate methods of conflict resolution, such as negotiation, conciliation, mediation and arbitration. However, in a society characterized by a culture of litigation, the judicialization of social conflicts is also a cultural problem, since citizens commonly only know the judicial route as a mechanism for social pacification. This raises the question of whether ignorance of the multi-door justice system is, in fact, an aggravating factor in the phenomenon of judicialization, so that, contrario sensu, teaching other ways of resolving disputes could be considered a cultural strategy to achieve gradual de-judicialization. Therefore, based on a review of the literature, especially consultations of specialized doctrine and analysis of legal texts, this article presents the theory of conflict and the way in which disputes occur in society, as well as explaining what the so-called multi-door justice system consists of, briefly presenting the appropriate dispute resolution methods that make it up. The aim was also to demonstrate that judicialization is based on a cultural problem, which must be gradually resolved by teaching the techniques for reaching appropriate solutions to the disputes that emerge from social life.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,810

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,313 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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