La résolution en ligne des conflits de consommation à l'aune de l'accès à la justice
Bibliographic record
Abstract
Dans son sens le plus courant, mais aussi le plus étroit, la résolution des conflits en ligne (RCL) réfère à la migration, vers Internet, des modes alternatifs de règlement des conflits. Notre mémoire se concentre sur la transposition, en ligne, des seuls modes amiables de règlement des différends, dont font notamment partie la négociation et la médiation. La question guidant notre étude consiste à savoir si la résolution en ligne permet d’accroître l’accès du consommateur québécois à la justice. La première partie répond par l’affirmative, en démontrant en quoi la RCL permet de surmonter plusieurs obstacles à la fois objectifs et subjectifs auxquels se heurte le consommateur québécois souhaitant obtenir justice. Nous y présentons également certaines critiques récurrentes en matière de RCL et y répondons. Si cette première partie aborde essentiellement la question du pourquoi il est opportun de recourir au règlement électronique des litiges de consommation dans une perspective d’accès à la justice, la seconde s’intéresse à celle du comment. Notre hypothèse est que si le recours à la RCL est souhaitable pour améliorer l’accès du consommateur québécois à la justice, ce mode de règlement ne pourra véritablement porter ses fruits que s’il est encadré par l’État. Nous démontrons ainsi l’opportunité d’une intervention étatique en matière de règlement en ligne des différends de consommation. Selon nous, seule l’institutionnalisation de la RCL permettra de lever, en partie du moins, les barrières qui ont freiné, jusqu’à maintenant, le déploiement à grande échelle de ce procédé de règlement novateur.
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 | 0.010 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.040 |
| Scholarly communication | 0.023 | 0.014 |
| Open science | 0.004 | 0.008 |
| Research integrity | 0.013 | 0.019 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".