Empowering Justice: Exploring The Applicability of AI in The Judicial System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The constant increase in the number of pending cases in Indian courts has been a cause of concern for the legislative, executive and the judicial wings of the country. To address this issue, several measures have been taken, including pushing for Alternative Dispute Resolution (ADR) mechanisms and eliminating unnecessary laws, but using the recently discovered field of Artificial Intelligence to address this dilemma is still unexplored. A civil or criminal trial can take years to be settled, in contrast to industrialised countries where trials can be completed in a few days. This is due to the issue of a judge scarcity and the rising number of cases being instituted. The end outcome is inefficient and delayed justice delivery, which is not beneficial to any society. Therefore, in addition to traditional answers, creative thinking is required to bring back the efficacy and efficiency of the justice delivery system and ensure its sustainability. Using artificial intelligence to decide legal cases is one such solution. Since India's courts are already undergoing a radical transition as a result of turning digital, the newly-emerging field of study known as "Artificial Intelligence," or "AI," may be able to provide long-term justice delivery and clear the backlog of unresolved cases in unexpected ways. AI systems have already been used by the judiciaries in several developed nations, like the United States and Canada, to support the judges. Artificial intelligence will undoubtedly be a blessing to ensure a sustainable and efficient justice delivery system, as it has already shown its value in a number of industries, including marketing by tracking consumer purchasing patterns, self-driving cars, medical, and transportation. In this research, the benefit of using artificial intelligence to make decisions in court is a workable way to reduce the backlog of cases in India and other jurisdictions while also guaranteeing quick and long-lasting justice delivery systems globally.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle