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Record W2287871164 · doi:10.71781/1969

Cyberjustice in Brazil : the use of technology to enhance access to justice and procedural celerity

2015· dissertation· en· W2287871164 on OpenAlexfundno aff
Katia Ferreira

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2015
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicBrazilian Legal Issues
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité de Montréal
KeywordsEconomic JusticeProcedural justicePolitical sciencePsychologyComputer scienceLawNeuroscience

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans une société mondialisée, où les relations sont intégrées à une vitesse différente avec l'utilisation des technologies de l'information et des communications, l'accès à la justice gagne de nouveaux concepts, mais elle est encore confrontée à de vieux obstacles. La crise mondiale de l'accès à la justice dans le système judiciaire provoque des débats concernant l'égalité en vertu de la loi, la capacité des individus, la connaissance des droits, l'aide juridique, les coûts et les délais. Les deux derniers ont été les facteurs les plus importants du mécontentement des individus avec le système judiciaire. La présente étude a pour objet d'analyser l'incidence de l'utilisation de la technologie dans l’appareil judiciaire, avec l'accent sur la réalité brésilienne, la voie législative et des expériences antérieures dans le développement de logiciels de cyberjustice. La mise en œuvre de ces instruments innovants exige des investissements et de la planification, avec une attention particulière sur l'incidence qu'ils peuvent avoir sur les routines traditionnelles des tribunaux. De nouveaux défis sont sur la voie de ce processus de transformation et doivent être traités avec professionnalisme afin d'éviter l'échec de projets de qualité. En outre, si la technologie peut faire partie des différents aspects de notre quotidien et l'utilisation de modes alternatifs de résolution des conflits en ligne sont considérés comme un succès, pourquoi serait-il difficile de faire ce changement dans la prestation de la justice par le système judiciaire? Des solutions technologiques adoptées dans d'autres pays ne sont pas facilement transférables à un environnement culturel différent, mais il y a toujours la possibilité d'apprendre des expériences des autres et d’éviter de mauvaises voies qui pourraient compromettre la définition globale de l'accès à la justice.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.850
Threshold uncertainty score0.997

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.084
GPT teacher head0.468
Teacher spread0.384 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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