Emojis as Expressions of Will in Contract Law: Legal Challenges and Judicial Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This paper examines the role of emojis in contract formation as an expression of intent within the Jordanian legal system and other comparative legal frameworks. It seeks to determine whether emojis can be taken seriously as a means of expressing an offer, acceptance, or rejection and to identify the legal challenges affecting their enforceability. Theoretical Framework: The study is based on contract law principles, particularly the requirement of clear intent in contract formation. It explores how these principles apply to digital communication and whether existing legal frameworks, such as Jordan’s Electronic Transactions Law and Civil Code, recognize emoji-based agreements. Method: A qualitative doctrinal legal analysis is used, focusing on statutory laws, case law, and academic literature. A comparative methodology is applied by reviewing judicial decisions from Canada, the US, and the EU. Results and Discussion: Findings indicate that emojis can be legally binding in some contexts, but their interpretation depends on situational factors, cultural variations, and the lack of uniformity across digital platforms. The absence of specific regulations in Jordan leaves emoji-based contract enforceability to judicial discretion. Research Implications: The study highlights the need for legislative reforms to clarify when emojis constitute binding contract expressions. It also explores how artificial intelligence and blockchain could enhance contract reliability. Originality/Value: This research contributes to digital contract discourse by proposing legal and technological solutions to improve the enforceability of emoji-based agreements.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».