Modern digital practices of labor dispute resolution: theoretical and legal aspects and prospects of implementation in Ukraine
Notice bibliographique
Résumé
The article provides a comprehensive theoretical and legal analysis of the concept, methodology, and practical aspects of implementing Online Dispute Resolution (ODR) systems within the framework of labor relations in Ukraine. The relevance of this study is driven by the urgent need to modernize traditional mechanisms for protecting labor rights amidst rapid societal digitalization, the widespread adoption of remote and hybrid work models, and the significant challenges posed by martial law, which hinder physical access to judicial institutions for many citizens. The author defines the legal nature of ODR as an innovative synthesis of alternative dispute resolution (ADR) methods, such as mediation, negotiation, and arbitration, with advanced information and communication technologies, effectively shifting the concept of justice from a physical location to a high-tech service. The article thoroughly examines the primary functional models of ODR, including e-negotiation, e-mediation, and e-arbitration. Particular emphasis is placed on the concept of «algorithmic justice» and the potential of artificial intelligence systems for the preliminary assessment of litigation prospects based on data analysis, drawing on international benchmarks like the Solution Explorer technology. By conducting a systematic review of international practices in Canada (the Civil Resolution Tribunal), the USA, and EU member states, the author highlights the critical advantages of digital procedures for parties in labor conflicts, such as cost-effectiveness, procedural speed, psychological comfort, and territorial inclusivity. These factors are essential for ensuring the protection of rights for internally displaced persons and citizens residing abroad. Furthermore, the study identifies and categorizes potential risks associated with digital implementation, including the «digital divide,» challenges in party verification, cybersecurity threats, and the risk of «algorithmic bias» in automated decision-making processes. The paper substantiates the necessity for a comprehensive legislative framework for online labor dispute resolution through strategic amendments to the Labor Code of Ukraine and the Law of Ukraine «On Mediation». The research culminates in the proposal of an original model for a national platform, «E-Labor Arbitration,» intended to be integrated into the «E-Court» ecosystem or the «Diia» portal, aimed at creating a transparent, rapid, and accessible mechanism for labor rights protection in the digital era.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».