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Enregistrement W2346473684 · doi:10.1093/isr/viw001

The Rise of Transnational Governance as a Field of Study

2016· article· en· W2346473684 sur OpenAlexfundno aff
Charles Roger, Peter Dauvergne

Notice bibliographique

RevueInternational Studies Review · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésScholarshipCorporate governanceField (mathematics)Power (physics)Global governancePoliticsInternational relationsPolitical scienceSociologyValue (mathematics)RulemakingLaw and economicsPositive economicsLawEpistemologyPolitical economyEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article surveys the literature on transnational governance (TNG) and makes the case that the field of international relations (IR) is underestimating its scholarly value. Three main charges are commonly leveled at TNG scholarship, which broadly analyzes the importance for global governance of rules and rulemaking to coordinate nonstate actors across borders: (1) That TNG scholarship is too descriptive and nontheoretical; (2) that TNG research lacks methodological rigor, and thus its claims and conclusions are unreliable; and (3) that TNG itself is peripheral to what really matters for understanding the power dynamics of world politics. These criticisms seemed largely true for much of the early TNG scholarship from the 1970s to the 1990s. Yet, as the authors argue and document, TNG scholarship since 2000 is converging around explaining three “stages” of TNG—rule emergence, selection, and adoption—and increasingly is theoretically innovative, methodologically rigorous, and speaks to concerns that are central to the larger field of IR. Given this, greater attention to TNG by IR scholars, textbooks, and courses offers many rewards.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0030,026
Communication savante0,0140,015
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations106
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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