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Enregistrement W2113837868 · doi:10.24908/fg.v11i1.5072

Representation in the EU and beyond: one of a kind or not so unique after all?

2014· article· en· W2113837868 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Matthias Vileyn

Notice bibliographique

RevueFederal Governance · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean Union Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolityRepresentation (politics)OperationalizationPolitical scienceDemocracyMember statesPublic administrationEuropean unionPolitical economyLawSociologyPoliticsInternational tradeEconomicsEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In federal polities citizens have multiple public identities: they are addressed as members of the federal polity and as members of a sub-federal polity. Consequently, citizens are represented at the federal level through two channels of democratic representation: federal representation and sub-federal representation. Although this is a crucial element in the set-up of a federal system, the existing literature on representation hardly touches upon this and hence we introduce an approach to systematically compare these channels of representation. In this paper we conceptualize and operationalize the new concepts and apply our approach to democratic representation in 13 federal polities, including the EU, EU member states and non-EU member states. Our analysis shows that the EU has the highest degree of sub-federal representation (i.e. representation of the member states), but also shows that the EU stands not alone among federal polities. Belgium, Canada and Switzerland are clearly characterized by a high level of sub-federal representation as well, while countries such as the US and Australia are much more based upon federal representation. We also show that the variance between the countries can be understood by looking at the systemic features of the states.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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