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Enregistrement W2487047199 · doi:10.1057/9781137477972_3

Similar Regulatory Challenges but Contrasting Modes of Governance? The Puzzle of Governing Human Biotechnology across Western Europe

2015· book-chapter· en· W2487047199 sur OpenAlexaff
Isabelle Engeli, Christine Rothmayr Allison

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensUniversité de MontréalSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governancePoliticsGovernment (linguistics)Political scienceStructuringProcess (computing)Global governancePublic administrationEconomic systemEconomicsLawManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human biotechnology is a fairly recent policy issue that emerged onto the political agenda in the 1980s and 1990s in most Western European countries. As an emerging policy area, human biotechnology was largely unstructured and the governance was mostly left to the medical and scientific communities. In the meantime, with the exception of Ireland, all Western European states have designed regulation, yet governance modes still vary considerably. Various governance modes have been developed. Some of these modes rely on traditional “command and control” governing arrangements, others operate with delegated or partial self-governance. While the government has taken a more pre-eminent role over time in the governance of the field, some striking variation remains. The challenge is to understand when, how and under what conditions modes of governance emerge and evolve over time. In this chapter, we shed light on the impact of the dynamics between stakeholders in building up modes of governance over time. We argue that the variation in the configuration of and the interactions between stakeholders, in particular medical and scientific stakeholders, impacts on the trajectory of governance modes over time. The continuous process of structuring a new policy problem is tightly linked to establishing modes of governance (Capano et al. 2012).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,300
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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