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Enregistrement W2125441319 · doi:10.1111/j.1748-5991.2012.01142.x

Implementing independent regulatory agencies in Brazil: The contrasting experiences in the electricity and telecommunications sectors

2012· article· en· W2125441319 sur OpenAlexaff
Mariana Mota Prado

Notice bibliographique

RevueRegulation & Governance · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRegulation and Compliance Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBureaucracyLatin AmericansDivergence (linguistics)PoliticsCorporate governanceIndependence (probability theory)ElectricityEconomicsPublic economicsEconomic systemSociologyPolitical scienceLawManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper explores hypotheses that could explain both the creation of independent regulatory agencies (IRAs) in Brazil, and the differences in the design of the Brazilian IRAs in the telecommunications and electricity sectors. To formulate specific hypotheses that make sense of the Brazilian case, the paper critically interrogates the “weak state” hypothesis and the “political bias” hypothesis. The first argues that countries with flawed governance structures, such as Latin American countries, are less likely to establish independent regulators than European countries. The second argues that “political bias” is a determinant factor in predicting the implementation of IRAs in Latin America. The first part of the paper uses these two general hypotheses as a basis to formulate specific hypotheses to explain the creation of IRAs in Brazil. The second part of the paper formulates specific hypotheses that could explain why institutional guarantees of IRA independence are stronger in the telecommunications sector, than in the electricity sector. In particular, the paper argues in support of a revised version of the “political bias” hypothesis to explain sectoral divergence, suggesting that bureaucratic resistance to reform may be the cause for the variations observed in Brazil between regulatory reform in electricity and in telecommunications.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations37
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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