La médiation obligatoire en droit civil comme outil pour favoriser l'accès à la justice
Bibliographic record
Abstract
Jusqu’où sommes-nous prêts à aller pour encourager les justiciables à régler leurs conflits à l’amiable ? Ce mémoire s’intéresse au phénomène de la médiation obligatoire comme outil pour favoriser l’accès à la justice. Par une étude comparée des différents modèles mis en place, notamment au Canada, en Australie, en Italie et au Royaume-Uni, nous cherchons à déboulonner certains mythes liés à la médiation obligatoire. Répondant aux critiques qui sont souvent portées à ce phénomène, ce mémoire étudie l’effet de la contrainte à intégrer le processus sur les bénéfices traditionnellement associés à la médiation. Il aborde aussi les dangers de cette obligation, notamment quant à l’équilibre des pouvoirs entre les parties. De manière plus concrète, il questionne aussi les avantages économiques de la médiation obligatoire et les effets qu’une telle obligation peut avoir sur les délais judiciaires. Enfin, en s’inspirant des différents programmes mis en place, l’étude repère les conditions de réussite d’une obligation de médiation, notamment quant au choix du modèle, aux modalités d’exclusions prévues, à la prise en charge des honoraires du médiateur, à la place des avocats dans la médiation et aux différents éléments culturels qui peuvent influencer la réussite d’un programme de médiation obligatoire.
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 | 0.007 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.037 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.003 |
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".