Notice bibliographique
Résumé
Barry Carin- Senior Research Fellow at the Centre for International Governance Innovation, Waterloo, Ontario, Adjunct Professor at the University of Victoria, British Columbia, N2L 6C2, 57, Erb St. W., Waterloo, Ontario, Canada, E-mail: bcarin@cigionline.orgDavid Shorr- Program Officer at the Stanley Foundation, IA 52761, 209, Iowa Av., Muscatine, USA; E-mail: dshorr@stanleyfoundation.orgAbstractThe presented article analyses the G20 effectiveness. The authors discuss negative evaluations of this international multilateral institute and analyse the G20 agenda management to improve its effectiveness. The tools used by the G20 are also thoroughly explored. The authors argue that not only traditional methods (e.g. fulfillment of the commitments announced in summit communiques) should be used to assess the G20.The authors suggest recommendations on improving the G20 effectiveness. First of all, the G20 should focus on priority issues: food security, commodity-price volatility, challenges of energy and climate change. To keep the G20 from being overwhelmed by persistent agenda creep, it should devise ways to sunset its involvement with certain issues, perhaps by handing off efforts on an issue to other bodies or spinning them off into self-sustaining initiatives. Such filters as governance gap, global implications, need for high-level attention, complementarity, clarity, proportionate scale are recommended to develop the G20 agenda.In the authors’ view the real key to the G20 effectiveness is focusing all effort on the avenues that best rectify the given problem. The group can surely do better at contributing toward progress on the world’s urgent challenges, but the critique emphasizing distraction from its main business is neither a correct diagnosis nor a basis for constructive reform.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,010 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».