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Enregistrement W2268673757 · doi:10.30950/jcer.v12i1.694

The Governance of Markets, Sustainability and Supply. Toward a European Energy Policy

2015· article· en· W2268673757 sur OpenAlexfundno aff
Sandra Eckert

Notice bibliographique

RevueJournal of Contemporary European Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean Union Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionYork University
Mots-clésMulti-level governanceCorporate governanceProject governanceContext (archaeology)HierarchyOrder (exchange)Economic systemBusinessSustainabilityAgency (philosophy)EconomicsMarket economySociologyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

European energy policy dates back to the founding days of integration, yet the emergence of supranational governance is a recent development. The article examines the extent to which European policymakers have succeeded in building up governance capacity, and what the facilitating and impeding factors were that have shaped the governance mix. The conceptual framework differentiates between orders of governance in the multilevel context, and between policy modes involving hierarchical and non-hierarchical settings and varying actor constellations. The article finds that governance capacity has emerged where second order governance (institutional and procedural rules) is concerned, while first order governance (the concrete policy process) remains the remit of national and private actors. This becomes even more obvious once the interaction between policy modes is taken into account: governance networks enhance governance capacity in the area of competition policy and agency governance; self-regulation by industry constitutes a fall-back option in case of insufficient governance capacity on cross-border issues; soft governance helps to bridge multiple policy areas and levels of governance. The article concludes that second order governance may prove effective where it combines with hierarchy but that it may fail to overcome both trade-offs between contradicting goals and resistance at lower levels.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,284 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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