INTEGRATION OF LEGALTECH AND AI IN THE UKRAINIAN NOTARIAT: ENSURING SUSTAINABLE TURNOVER
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 article examines the process of integrating LegalTech and AI into the activities of the Ukrainian notariat in the context of digital transformation, war and post-war reconstruction. The author proves that the integration of LegalTech and AI into the activities of the Ukrainian notariat does not pose a threat to the traditional role of the notary, but, on the contrary, strengthens its function as a guarantor of legal certainty, authenticity and non-contentious justice. Based on a comparative analysis of the experience of Brazil, Mexico, Canada and Estonia, the author identifies models of electronic notaries that may be relevant to Ukrainian realities. The author also examines legislative initiatives in Ukraine, in particular the draft Law of Ukraine "On Amendments to Certain Legislative Acts of Ukraine on Improving the Regulation of Notarial Activities". The author emphasises the importance of ensuring cybersecurity, preserving notarial secrecy, regulatory definition of the boundaries of responsibility of notaries and technology providers, and the need to improve the digital literacy of notaries. The article emphasises that the Ukrainian experience is unique, since the digitalisation of the notariat sphere is taking place in the context of war, which requires a cautious and adaptive approach to the introduction of innovations to ensure sustainable economic circulation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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