Regulating Lobbyists: A Comparative Analysis of the United States, Canada, Germany and the European Union
Notice bibliographique
Résumé
Lobbying is central to the democratic process. Yet, only four political systems have lobbying regulations: the United States, Canada, Germany and the EU (most particularly, the European Parliament). Despite the many works offering individual country analysis of lobbying legislation, a twofold void exists in the literature. Firstly, no study has offered a comparative analysis classifying the laws in these four political systems, which would improve understanding of the different regulatory environments. Secondly, few studies have analysed the views of key agents—politicians, lobbyists and regulators—and how these compare and contrast across regulatory environments. We firstly utilise an index measuring how strong the regulations are in each of the systems, and develop a classification scheme for the different ‘ideal’ types of regulatory environment. Secondly, we measure the opinions of political actors, interest groups and regulators in all four systems (through questionnaires and elite interviews) and see what correlations, if any, exist between the different ideal types of system and their opinions. The conclusion highlights our findings, and the lessons that can be used by policy‐makers in systems without lobbying legislation.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».