LA AUTOMATIZACIÓN DE LA MEDIACIÓN A TRAVÉS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: UN RETO PARA EL ESTATUTO DEL MEDIADOR (MEDIADOR-ROBOT VS. MEDIADOR-HUMANO)
Bibliographic record
Abstract
Se analiza la proyección de la automatización (aplicación de la inteligencia artificial « IA ») a los procedimientos de mediación. A partir de la breve presentación de tres experiencias de mediación realizadas por un robot, se deducen algunas dificultades de la aplicación de la IA a los procedimientos de mediación. Además de clarificar que una mediación online o telemática no es una mediación automatizada, el trabajo se centra en revisar dos de estas dificultades. La primera, la confusión que actualmente hay entre una negociación automatizada y una mediación automatizada (denominando “mediación” a lo que en realidad es una negociación); la segunda, la dificultad de mantener la neutralidad y la imparcialidad por parte del mediador-robot en una mediación automatizada (neutralidad e imparcialidad -que constituyen uno de los principios básicos del estatuto del mediador- y que quedan afectadas en cuanto los sistemas automatizados de “negociación”/”mediación”, ofrecen la respuesta de solución a las partes). Se establecerá una comparativa entre el mediador-robot vs. mediador- humano, apuntando ventajas e inconvenientes de ambas modalidades de mediador, lo que pone de manifiesto la necesidad de analizar la viabilidad legal de la mediación automatizada. Los cambios que conlleva la automatización de la mediación suponen un reto para el estatuto del mediador -que contempla los derechos y deberes del mediador- que, sin tardar mucho, exigirá una revisión.
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 | 0.004 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".