Sovinto riita-asioiden ratkaisukeinona. Sovinnon edellytysten mallintamisesta taloustieteen
Notice bibliographique
Résumé
Tässä tutkielmassa tarkastellaan dispositiivisen riita-asian ratkaisua Suomen oikeusjärjestelmässä taloustieteen menetelmiä hyödyntämällä. Tutkielman tarkoituksena on yhtäältä selvittää, miksi osa tapauksista etenee käräjäoikeuden pääkäsittelyyn, ja toisaalta havainnollistaa sovintoneuvottelun kulkua ja tulosta. Tärkeimpinä lähteinä ovat olleet S. Shavellin <i>Economic analysis of litigation and the legal process</i> (2003) sekä R. D. Cooterin ja D. L. Rubinfeldin <i>Economic analysis of legal disputes and their resolution</i> (1989). Lisäksi useita peliteoreettisia tutkimuksia on käytetty esikuvana mallien muodostamisessa ja analysoinnissa. \n \nOikeustaloustieteellinen tutkimus perustuu oletukseen, että sovinto on aina tuomiota tehokkaampi ratkaisukeino. Sovinto on kuitenkin mahdollinen vain, jos kantajan odotettu voitto oikeudenkäynnistä on enintään yhtä suuri kuin vastaajan odotettu tappio. Tutkielmassa osoitetaan, että käytännössä sovinnon esteenä on vähintään toisen osapuolen relatiivinen optimismi oikeudenkäynnin lopputuloksesta. Siten sovittelijan tehtävä on poistaa erot asianosaisten informaatiossa, eikä muunsisältöisen sovinnon edistäminen ole oikeustaloustieteen näkökulmasta tehokasta. \n \nOikeuteen voidaan kuitenkin aina edetä positiivisella todennäköisyydellä, jos epäsymmetristä informaatiota ei voida uskottavasti jakaa tai ainakin toisella asianosaisista on kannuste käyttäytyä strategisesti neuvottelussa. Peliteorian avulla on analysoitu sekä neuvotteludynamiikkaa että informaation yksi- ja kaksipuolisen epäsymmetrian vaikutusta neuvotteluongelman tasapainoon. Tuloksena voidaan esittää seuraavat neljä havaintoa: Kun neuvottelun enimmäiskesto tiedetään, sovinnon syntymisen todennäköisyys on suurempi neuvotteluprosessin alkaessa ja päättyessä kuin sen keskivaiheilla. Heikommin informoidun kantajan neuvotteluvoima perustuu oikeudenkäyntiuhkauksen uskottavuuteen, joten hänen on rajoitettava mahdollisuuttaan omaksua epäedullista tietoa kanteen kannattavuudesta. Paremmin informoidulla vastaajalla on kannuste strategiseen käyttäytymiseen, jos sovintotarjous voi paljastaa hänen yksityisen informaationsa. Kun kummallakin osapuolella on yksityistä tietoa, sovintoehdotuksen tekijän on signaloitava tyyppinsä vastapuolelle, ja roolien satunnainen määräytyminen saattaa aiheuttaa yhteiskunnallista tehottomuutta liiallisten oikeudenkäyntien vuoksi.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,049 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».