Negócios jurídicos celebrados por crianças e adolescentes na internet: validade e responsabilidade dos pais e dos fornecedores

- Divulgação dos SUMÁRIOS das obras recentemente incorporadas ao acervo da Biblioteca Ministro Oscar Saraiva do STJ. Em respeito à Lei de Direitos Autorais, não disponibilizamos a obra na íntegra.- Localização na estante: 347.133(81) S117

Democracia ou Autocracia Informacional? O papel da Internet na Sociedade Global do século XXI

Employing the deductive method, it analyzes the effects of the Internet, combined with the globalization context, in different sectors, from the economic aspect of the global ecommerce to the political consequences, which is inferred when ideological movements emerge on social networks. This incurs the current crisis scenario of state sovereignty, given the failure of states to regulate the virtual space, now marked by neoliberal practices and poorly distributed information. Finally, it contrasts with the Internet as an instrument of domination and social emancipation, in a scenario of excessive consumption of electronic devices and their use to achieve effective democracy.Empregando-se o método dedutivo, analisa-se os efeitos da internet, aliada ao contexto da globalização, em diversos setores, desde o aspecto econômico do comércio eletrônico mundial até as consequências políticas, o que depreende-se quando movimentos ideológicos emergem nas redes sociais. Isto incorre no atual cenário de crise da soberania estatal, ante a insuficiência dos Estados em regulamentar o espaço virtual, ora marcado por práticas neoliberais e informação mal distribuída. Ao final, contrapõe-se a internet como instrumento de dominação e emancipação social, em um cenário de consumo excessivo dos dispositivos eletrônicos e o seu uso como meio de alcançar a efetiva democracia

INTERNET DAS COISAS (IOT) E DIREITO: UMA AVALIAÇÃO DO PLANO DE AÇÃO PARA O BRASIL 2017/2022 SOB A VISÃO SISTÊMICA

Empregando-se o método indutivo, o artigo apura se o enfoque jurídico do Plano de Ação em IoT para o Brasil 2017/2022, conduzido pelos órgãos governamentais, segue a ótica sistêmica. Para isso, parte-se de dois objetivos: o teórico, elaborando uma revisão bibliográfica que apresenta a visão sistêmica em Humberto R. Maturana e Francisco J. Varela e as aplicações de IoT em seus diversos segmentos (urbano, rural, industrial, doméstico etc.); e o empírico, realizando uma avaliação qualitativa dos relatórios jurídicos que compõem o Plano de Ação, discutindo os resultados e apontando matérias que possam servir de análises jurídicas futuras

Unsupervised Factor Extraction from Pretrial Detention Decisions by Italian and Brazilian Supreme Courts

Pretrial detention is a debated and controversial measure since it is an exception to the principle of the presumption of innocence. To determine whether and to what extent legal systems make exces- sive use of pretrial detention, an empirical analysis of judicial practice is needed. The paper presents some preliminary results of experimental re- search aimed at identifying the relevant factors on the basis of which Ital- ian and Brazilian Supreme Courts impose the measure. To analyze and extract the relevant predictive-features, we rely on unsupervised learn- ing approaches, in particular association and clustering methods. As a result, we found common factors between the two legal systems in terms of crime, location, grounds for appeal, and judge’s reasoning

Global burden of 369 diseases and injuries in 204 countries and territories, 1990–2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019

Background: In an era of shifting global agendas and expanded emphasis on non-communicable diseases and injuries along with communicable diseases, sound evidence on trends by cause at the national level is essential. The Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study (GBD) provides a systematic scientific assessment of published, publicly available, and contributed data on incidence, prevalence, and mortality for a mutually exclusive and collectively exhaustive list of diseases and injuries. Methods: GBD estimates incidence, prevalence, mortality, years of life lost (YLLs), years lived with disability (YLDs), and disability-adjusted life-years (DALYs) due to 369 diseases and injuries, for two sexes, and for 204 countries and territories. Input data were extracted from censuses, household surveys, civil registration and vital statistics, disease registries, health service use, air pollution monitors, satellite imaging, disease notifications, and other sources. Cause-specific death rates and cause fractions were calculated using the Cause of Death Ensemble model and spatiotemporal Gaussian process regression. Cause-specific deaths were adjusted to match the total all-cause deaths calculated as part of the GBD population, fertility, and mortality estimates. Deaths were multiplied by standard life expectancy at each age to calculate YLLs. A Bayesian meta-regression modelling tool, DisMod-MR 2.1, was used to ensure consistency between incidence, prevalence, remission, excess mortality, and cause-specific mortality for most causes. Prevalence estimates were multiplied by disability weights for mutually exclusive sequelae of diseases and injuries to calculate YLDs. We considered results in the context of the Socio-demographic Index (SDI), a composite indicator of income per capita, years of schooling, and fertility rate in females younger than 25 years. Uncertainty intervals (UIs) were generated for every metric using the 25th and 975th ordered 1000 draw values of the posterior distribution. Findings: Global health has steadily improved over the past 30 years as measured by age-standardised DALY rates. After taking into account population growth and ageing, the absolute number of DALYs has remained stable. Since 2010, the pace of decline in global age-standardised DALY rates has accelerated in age groups younger than 50 years compared with the 1990–2010 time period, with the greatest annualised rate of decline occurring in the 0–9-year age group. Six infectious diseases were among the top ten causes of DALYs in children younger than 10 years in 2019: lower respiratory infections (ranked second), diarrhoeal diseases (third), malaria (fifth), meningitis (sixth), whooping cough (ninth), and sexually transmitted infections (which, in this age group, is fully accounted for by congenital syphilis; ranked tenth). In adolescents aged 10–24 years, three injury causes were among the top causes of DALYs: road injuries (ranked first), self-harm (third), and interpersonal violence (fifth). Five of the causes that were in the top ten for ages 10–24 years were also in the top ten in the 25–49-year age group: road injuries (ranked first), HIV/AIDS (second), low back pain (fourth), headache disorders (fifth), and depressive disorders (sixth). In 2019, ischaemic heart disease and stroke were the top-ranked causes of DALYs in both the 50–74-year and 75-years-and-older age groups. Since 1990, there has been a marked shift towards a greater proportion of burden due to YLDs from non-communicable diseases and injuries. In 2019, there were 11 countries where non-communicable disease and injury YLDs constituted more than half of all disease burden. Decreases in age-standardised DALY rates have accelerated over the past decade in countries at the lower end of the SDI range, while improvements have started to stagnate or even reverse in countries with higher SDI. Interpretation: As disability becomes an increasingly large component of disease burden and a larger component of health expenditure, greater research and developm nt investment is needed to identify new, more effective intervention strategies. With a rapidly ageing global population, the demands on health services to deal with disabling outcomes, which increase with age, will require policy makers to anticipate these changes. The mix of universal and more geographically specific influences on health reinforces the need for regular reporting on population health in detail and by underlying cause to help decision makers to identify success stories of disease control to emulate, as well as opportunities to improve. Funding: Bill & Melinda Gates Foundation. © 2020 The Author(s). Published by Elsevier Ltd. This is an Open Access article under the CC BY 4.0 licens

A machine learning-based model for judgement results prediction and support in Brazilian Special Court?s conciliation hearings

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Jurídicas, Programa de Pós-Graduação em Direito, Florianópolis, 2022.De acordo com o último relatório ?Justiça em Números? (JN), publicado pelo Conselho Nacional de Justiça (CNJ), o Poder Judiciário brasileiro finalizou o ano de 2020 com 75.4 milhões de ações judiciais em tramitação, aguardando solução definitiva. Desses, aproximadamente 3.8 milhões tratam-se de novos processos propostos nos Juizados Especiais Cíveis (JECs). Devido aos altos índices de litigiosidade, o CNJ tem investido em algumas políticas para aprimorar a gestão processual. Duas delas são (i) soluções alternativas de conflito (ADR), e.g., a audiência de conciliação como fase obrigatória do processo judicial; e (ii) uso intensivo de tecnologias de informação (e-Judiciário), especialmente aquelas baseadas em Inteligência Artificial (AI), e.g., técnicas de Aprendizado de Máquina (ML) e Processamento de Linguagem Natural (NLP) aplicadas em textos jurídicos. Todavia, o desenvolvimento de soluções inteligentes na Justiça brasileira enfrenta algumas limitações, como a ausência de governança e estruturação dos dados produzidos. Considerando esse contexto, motivação e desafios, colocamos como problema e hipótese de pesquisa: É possível aplicar um modelo baseado em ML para prever resultados de julgamento nos JECs, dando apoio às partes e qualidade às audiências de conciliação? Sim, as predições podem empoderar os litigantes para tomar suas próprias decisões, aumentando a probabilidade de acordo. Assim, nosso objetivo é demonstrar que um modelo baseado em ML construído a partir de uma base de dados do JEC pode ser útil às partes nas audiências de conciliação, fornecendo-as estimativas sobre o resultado da sentença. A partir de uma visão sistêmica e do método de abordagem indutivo, nós enfrentamos o problema com a seguinte metodologia e estrutura. Capítulo 2: Nós realizamos revisões sistemática e narrativa de literatura para investigar lacunas de conhecimento sobre sistemas de ADR/ODR baseados em AI. Capítulo 3: Nós conduzimos um estudo de caso no JEC/UFSC, iniciando com observações não participativas das audiências de conciliação locais, a fim de diagnosticar possíveis razões pelas quais as partes não alcançam um acordo. Dentre elas, notamos que o conciliador sugere opções de acordo, uma vez que ele não é munido de informações organizadas sobre como será decidido o caso. Após isso, nós criamos uma base de dados composta por 1163 sentenças locais sobre a mais recorrente matéria das audiências: reclamações de consumidores relativas a falhas no serviço de transporte aéreo. Nós realizamos diferentes experimentos com essa base aplicando técnicas de ML e NLP focados em quatro tarefas: (i) clusterização para guiar a extração de atributos (fatores da sentença) e rótulos de classe (resultados da sentença); (ii) associação para encontrar relacionamentos entre eles; (iii) classificação para predizer o veredito da sentença (resultado categórico) e o valor da indenização por dano moral (resultado numérico). Capítulo 4: Após obter resultados acuráveis no estudo de caso, propomos um modelo baseado em ML que inclui uma série de passos e técnicas para preparar os dados de forma apropriada, para encontrar padrões neles, para conduzir o processo de aprendizado e para realizar uma aplicação no ambiente jurídico. Ao final, nós validamos o modelo proposto em casos reais por meio de observações participativas de audiências de conciliação, nas quais apresentamos às partes as possibilidades da sentença e um questionário voluntário e anônimo. Os resultados preditos pelo modelo proposto foram bem recepcionados e apreciados pelas partes (e respectivos advogados), e também se aproximaram dos resultados reais. Capítulo 5: Nós concluímos que o Poder Judiciário brasileiro e a sociedade se beneficiam quando dados de litígios são transformados em conhecimento e fornecidos às partes como forma de encorajar a autocomposição e evitar novas ações judiciais. Sugerimos, como trabalho futuro, a construção de um sistema de ODR baseado no nosso modelo, por meio do qual as partes, advogados, conciliadores e juízes tenham fácil e aberto acesso aos fatores e predições sobre as sentenças.Abstract: According to the latest ?Justiça em Números? (JN) report, published by the National Justice Council (CNJ), the Brazilian Judiciary ended 2020 with 75.4 million lawsuits in progress, which are waiting for a definitive solution. Of these, approximately 3.8 million were new ones filed in the Special Civil Courts (JECs). Due to the high litigation rates, the CNJ has invested in some policies to improve procedural management. Two of these are (i) Alternative Dispute Resolution (ADR), e.g., mandatory conciliation hearings; and (ii) wide use of information technologies (E-Justice), especially those from Artificial Intelligence (AI) domain, e.g., Machine Learning (ML) and Natural Language Processing (NLP) techniques employed in legal texts. However, the development of intelligent solutions in Brazilian Justice faces some limitations, such as the lack of quality of the data produced. Considering this context, motivation, and challenges, our research problem and hypothesis are: Is it possible to apply a ML-based model to predict judgement results in the JECs, supporting the parties and improving the conciliation hearings? Yes, the predictions can empower the litigants to make their own decisions and increase the probability of an agreement. Hence, our objective is to demonstrate that a ML-based model constructed with a JEC database can be useful for the parties in the conciliation hearing, giving them some estimates of judgement results. From a systemic view and inductive approach, we address it through the following methodology and structure. Chapter 2: We employ systematic and narrative literature reviews to investigate knowledge gaps in terms of AI-based ADR/ODR systems. Chapter 3: We conduct a case study in the JEC/UFSC, starting with non-participant observations in local conciliation hearings to diagnose possible causes for the parties not reaching an agreement. Among them, we note that the conciliator does not suggest agreement options, since he or she is not provided with organised information about how the case will be decided. Then, we create a dataset composed of 1163 local judgements on the most recurrent subject of the hearings: consumers? claim for immaterial damage compensation regarding failures on air transport service. We perform different experiments with these legal texts by applying NLP and ML techniques focused on four tasks: (i) clustering to guide the extraction of attributes (judgement factors) and labels (judgement results); (ii) association rules to find relationships between them; (iii) classification to predict the verdict (categorical judgement result); and (iv) regression to predict the amount of immaterial damage compensation (numerical judgement result). Chapter 4: After achieving accurate results in the case study, our proposal is a ML-based model that includes a set of steps and techniques to appropriately prepare the data, find patterns in them, conduct the learning process and apply the output in the legal environment. In the end, we validate the proposed model in real cases through participant observations of the conciliation hearings, occasion on which we present to the parties the judgement possibilities and a voluntary survey questionnaire. The results predicted by the proposed model are well received and appreciated by the parties and their lawyers, and also get close to the real results. Chapter 5: We conclude that the Brazilian Judiciary and society benefit when litigation data is transformed into knowledge and provided to the parties as a way of encouraging self-composition and avoiding new lawsuits. We suggest, as future work, constructing an ODR system based on our model, whereby parties, lawyers, conciliators, and judges have an easy and open access to judgement factors and predictions

The Vienna Convention on Contracts for the International Sale of Goods: implications for the brazilian e-commerce

A pesquisa aborda a recente adesão do Brasil à Convenção das Nações Unidas sobre Contratos de Compra e Venda Internacional de Mercadorias (CISG), bem como investiga eventuais conflitos com as leis internas quando os contratos são celebrados pelo meio eletrônico (e-commerce). Será examinado como se dá a aplicação da CISG nos contratos envolvendo empresas multinacionais que detém o domínio de seu site em diversos países, e, também, sua possível exclusão nos contratos considerados de consumo pela Teoria Finalista Mitigada. Conforme será apontado, a questão gerará maior polêmica com o Projeto de Lei do Senado n. 281/2012 (que visa a atualização do CDC), o qual amplia o viés protetivo do consumidor no âmbito internacional do comércio eletrônico.This research addresses the recent accession of Brazil in the United Nations Convention on Contracts for the International Sale of Goods (CISG), and investigates the possible conflicts with national laws when contracts are celebrated in the electronic environment (e-commerce). This paper will also examine the application of the CISG in the contracts that involve multinational companies, especially those who own their site´s domains in several countries. Therefore, this study analyzes the possible exclusion of these consumption contracts and utilizes as a basis the Finalist Mitigated Theory. However, this issue will generate controversy with the recent Senate’s Bill N. 281/2012, which wants to modernize the CDC – as it extends the consumer´s protective rights to the international scope of e-commerce

AUDIÊNCIA DE CONCILIAÇÃO E MEDIAÇÃO INTELIGENTES: APLICAÇÕES DE APRENDIZADO DE MÁQUINA E SISTEMAS MULTI-AGENTES

As formas alternativas de solução de conflitos e o uso de intensivo de tecnologias integram a agenda do Poder Judiciário brasileiro com o objetivo de reduzir o volume de processos judiciais em trâmite. Nesse contexto, apresenta-se o seguinte problema de pesquisa: a audiência de conciliação e mediação do Código de Processo Civil (CPC) de 2015 tem apresentado baixo desempenho no alcance de acordos? A hipótese inicial é positiva, razão pela qual possíveis aplicações de Inteligência Artificial (IA), com destaque ao Aprendizado de Máquina (AM), e de Inteligência Artificial Distribuída (IAD), com destaque aos Sistemas Multi-Agentes (SMA), poderão tornar esse ato processual inteligente e aumentar o seu êxito. Assim, empregando-se o método indutivo, o artigo realiza um estudo de caso envolvendo a observação de audiências realizadas no âmbito do CEJUSC (Centro Judiciário de Solução de Conflitos e Cidadania) de Maringá - PR, pretendendo apurar de que modo a tecnologia pode auxiliá-las