Bibliographic record
Abstract
Peut-être mieux connu sous son appellation anglaise d' «online dispute resolution» ou ODR, le règlement en ligne des différends réfère à la migration, vers Internet, des modes alternatifs de résolution des conflits, dont font entre autres partie la négociation, la conciliation, la médiation et l'arbitrage. Cet article présente d'abord brièvement les quatre procédés d'ODR les plus souvent rencontrés en pratique, soit la négociation automatisée, la négociation en ligne assistée par ordinateur, la médiation en ligne et l'arbitrage en ligne. Il examine ensuite les types de conflits qui trouvent actuellement une solution par l'entremise de l'Internet, conflits qui peuvent naître aussi bien sur la Toile qu'hors ligne. On y aborde, en troisième lieu, les avantages de la résolution en ligne des litiges, lesquels ont trait à la modicité, la rapidité, la souplesse et la convivialité, en insistant sur l'attrait tout particulier que cette nouvelle forme de justice présente pour les conflits résultant de la cyberconsommation. Puis, après un survol des arguments les plus souvent cités à l'encontre du règlement électronique des différends, on fait état du phénomène d'institutionnalisation de la résolution en ligne, qui investit aujourd'hui les cours de 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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.015 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.032 |
| Scholarly communication | 0.028 | 0.042 |
| Open science | 0.003 | 0.012 |
| Research integrity | 0.013 | 0.019 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.009 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".