AI-Enhanced Online Dispute Resolution for Family Disputes: Examining Global Trends, Models, Mechanisms, and Ethical Challenges in Pakistan
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 integration of Artificial Intelligence (AI) into Online Dispute Resolution (ODR) presents a transformative opportunity for addressing family conflicts in Pakistan, where traditional litigation remains slow, costly, and overburdened. This paper explores AI-enhanced ODR models, mechanisms, and ethical challenges, contextualizing them within global trends and Pakistan’s evolving legal landscape. The study examines key ODR approaches—online negotiation, mediation, and arbitration—alongside AI-driven tools such as game theory-based platforms and DIY separation systems. It evaluates the Lodder-Zeleznikow three-step model for intelligent dispute resolution, emphasizing information gathering, dialogue facilitation, decision analysis, and adaptive recursive processes. Globally, jurisdictions like the U.S., Canada, Europe, and Australia have pioneered AI-ODR adoption in family disputes, offering valuable insights for Pakistan. Despite recent advancements, including Supreme Court endorsements of virtual testimony and AI’s potential to reduce judicial inefficiencies, Pakistan’s ODR framework remains underdeveloped. Ethical concerns, including transparency, bias, and data privacy, further complicate AI-ODR integration. The paper concludes with recommendations for legal and technological reforms, advocating for E-filing systems, virtual courts, and AI-powered case management to enhance accessibility, efficiency, and fairness in resolving family disputes. By aligning with global best practices while addressing local challenges, Pakistan can harness AI-ODR to modernize its justice system and mitigate systemic delays.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle