Bibliographic record
Abstract
O acesso à justiça é um direito fundamental que assegura aos cidadãos a resolução de conflitos e o exercício de direitos de forma igualitária e eficiente. Este artigo analisou aspectos essenciais do acesso à justiça no contexto contemporâneo, destacando a convergência entre sistemas jurídicos de civil law e common law e o impacto de tecnologias como a inteligência artificial (IA) e plataformas de Resolução Online de Disputas (ODRs). A pesquisa, de caráter qualitativo e exploratório, utilizou revisão bibliográfica, análise documental e comparativa, baseada em bases como SciELO e Google Scholar, para garantir profundidade e atualidade ao debate.A análise comparativa ressaltou características de jurisdições híbridas, como Quebec e Louisiana, enquanto a abordagem interdisciplinar integrou Direito, Tecnologia e Sociologia para explorar os efeitos da digitalização no acesso à justiça. O estudo discutiu temas como judicialização, desjudicialização e ativismo judicial, propondo diretrizes éticas para o uso de IA, políticas de inclusão digital e métodos alternativos de resolução de conflitos.Concluiu-se que a combinação de tecnologias e sistemas jurídicos pode ampliar o acesso à justiça, desde que acompanhada de cuidados éticos e legais, promovendo equidade e eficiência no sistema judiciário.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".