New Governance in the Teeth of Human Frailty: Lessons from Financial Regulation
Notice bibliographique
Résumé
New Governance scholarship has made important theoretical and practical contributions to a broad range of regulatory arenas, including securities and financial markets regulation. In the wake of the global financial crisis, question about the scope of possibilities for this scholarship are more pressing than ever. Is new governance a full-blown alternative to existing legal structures, or is it a useful complement? Are there essential preconditions to making it work, or can a new governance strategy improve any decision making structure? If there are essential preconditions, what are they? Is new governance “modular” – that is, does it still confer benefits when applied partially or imperfectly, or does it fail to achieve good regulatory results unless all the elements are in place? This article starts from the conviction that new governance is a promising response to the fluidity and complexity of contemporary regulatory environments. It then draws on three essentially unhappy narratives from recent financial markets regulation (around securities law enforcement, capital adequacy, and the impact of securitization), in an attempt to identify lessons for new governance scholarship at the level of practical implementation. These are not narratives about the failure of new governance structures. However, central to each narrative are components, or incomplete versions of components, that are also central to new governance structures. The paper considers the significance of incrementalism, regulatory capacity, and destabilization and complexity for regulatory design. It closes with some preliminary recommendations for making new governance structures effective, even as implemented by flawed human actors.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».