Effective Keyword Selection Requires a Mastery of Storage Technology and the Law
Notice bibliographique
Résumé
Selecting keywords for searching large volumes of electronically stored information (“ESI”) is an unavoidable, but necessary step in the process of electronic discovery. The parties to a case, or the court, may choose the terms for the search. However, an efficient alternative to both options involves a mediator, neutral, or special master with a thorough understanding of the legal elements of the case and the technology systems that will be subject to keyword search. This alternative can benefit both parties, as well as the court, because a “technology-aware” mediator can expedite an agreement that allows both parties to maintain oversight of the keyword selection process. This serves both parties’ interests because, as the Zubulake court noted, “[i]t might be advisable to solicit a list of search terms from the opposing party for [the purpose of preservation], so that [opposing counsel] could not later complain about which terms were used.” A poorly designed search term list guarantees that the parties will have to perform a series of subsidiary searches as gaps and problems in the original search become apparent. This can easily be mitigated with a mediator who knows the relevant law and technology. An effective search that results in responsive items being identified begins with the intangible creativity that forms a bond between knowledge of the law and technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,011 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».