Vybrané aspekty práva na spravodlivý proces a automatizácia rozhodovania
Bibliographic record
Abstract
S rozvojom technológií môžeme pozorovať aj ich prienik to oblasti justície, kedy v súčasnosti zastávajú rôzne pomocné analytické funkcie. Do akej miery môžeme túto pozíciu technológií v súdnej sieni rozširovať závisí nie len na vývoji technológií ale aj rámca, ktorý nastavuje právo. Pre súdne rozhodovania je rámec akýchkoľvek možných inovácií nastavený primárne právom na spravodlivý proces. Táto práca sa preto zameriava na posúdenie vplyvu automatizácie súdneho rozhodovania na včasnosť, či na prístup k súdu. Ďalej práca rozoberá aj nezaujatosť a nestrannosť, spolu s predstavením technických aspektov tohto problému, verejnosti a záverom sa venuje zostatkovým právam, z ktorých je najväčší priestor venovaný právu na odôvodnené rozhodnutie. Tieto aspekty potom spoločne tvoria právo na spravodlivý proces, s ktorým musí byť akákoľvek forma automatizácie v súlade.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.007 |
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".