Consumer Arbitrations with The American Arbitration Association 2009 to Present
Notice bibliographique
Résumé
This website reposts data previously posted on the American Arbitration Association's website: https://www.adr.org/consumer. The AAA describes the data on their website: "The AAA maintains an online Consumer Arbitration Statistics report based on consumer cases filed with the AAA for at least the last five years. This report is made available pursuant to state statutes such as the California Code of Civil Procedure §1281.96 and Maryland Commercial Law §§ 14-3901 to 3905 and updated quarterly, as required by law." In practice, each time the AAA adds the latest quarter of data, it takes down the earliest quarter. This website aids researchers by retaining the data each quarter in exactly the format in which it was originally posted. We are retaining and posting this data because we have found it useful in trying to understand the effect of mandates for consumers to arbitrate. Caveats are in order. A first limitation of the data is the absence of access to the underlying materials, which are held privately. As the AAA explains, it does not independently verify what arbitrators report to it. A second problem is that coding errors can occur at both individual and aggregate levels. For example, when researching consumer arbitration between 2015 and 2016, we identified sixty-two cases in the set that were described as seeking the same amount ($607,525.40) and in which each consumer was listed as having received the same award ($585.71). AAA research staff responded to our inquiries, identified a computer coding error affecting these cases as well as other cases, and posted corrected data. But no red flags told other researchers that the data had been corrected. Thus, a vivid example of a potential error may be found through culling thousands of entries and then seeking clarification, but the general public has no systematic method of checking the accuracy of the data posted by AAA. Several authors have used this data, see, e.g., David Horton & Andrea Cann Chandrasekher, After the Revolution: An Empirical Study of Consumer Arbitration, 104 Geo. L.J. 57 (2015); Judith Resnik, Diffusing Disputes: The Public in the Private of Arbitration, the Private in Courts, and the Erasure of Rights, 124 Yale L.J. 2804 (2015). Another site that has usable AAA data is Level Playing Field (http://levelplayingfield.io), and there could be other sites as well. If you have ideas about or corrections to this data please email ylsarbitrationdataarchive@gmail.com. Thanks are due to the Yale Law Library for their help conceiving and constructing this website.
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 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 | 0,009 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,297 | 0,166 |
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 ».