Bibliographic record
Abstract
Le nombre croissant de transactions sur le réseau Ethereum et les transactions numériques, y compris dans le métaverse, entraînera certainement des litiges. La question sous-jacente est de savoir comment ces nouveaux différends seront résolus. Cet article examine comment l’intelligence artificielle (IA) ou l’arbitrage participatif blockchain permettront de le faire. Il aborde, entre autres, la manière dont l’arbitrage international s’adaptera à ces technologies. L’IA et la blockchain, bien qu’interdépendantes, pourraient cependant être liées dans le cadre du règlement des litiges. L’article étudiera, également, comment ces deux technologies pourraient représenter des opportunités ou des avantages pour l’arbitrage dans ce nouvel espace technologique. Il se demandera si l’IA et l’arbitrage participatif blockchain résistent aux défis évoqués, ou si des modifications devront être apportées pour répondre aux besoins et assurer un respect des principes fondamentaux. L’article étudiera dans un premier temps les opportunités et les avantages de l’IA et l’arbitrage participatif blockchain et abordera, dans une deuxième partie, les défauts et les défis associés à l’IA et l’arbitrage participatif blockchain.
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 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.100 | 0.011 |
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".