Empirical legitimation analysis in International Relations: how to learn from the insights – and avoid the mistakes – of research in EU studies
Notice bibliographique
Résumé
The political legitimation (or de-legitimation) of the European Union (EU) has been the object of much empirical research. This paper argues that this research holds lessons that can inform debates about the legitimation of global governance more generally. After some conceptual clarifications, the paper presents a critical review of the literature on the EU’s legitimation, focusing on six crucial aspects – (1) the emergence and change of legitimation debates; (2) the arenas where legitimation occurs; (3) the role of the state as a reference point in legitimacy assessments; (4) the difference between various objects of legitimation; (5) the actors that trigger legitimation change; as well as (6) the relationship between legitimation and polity development. In each of these respects, the paper identifies important insights that can be gained from EU Studies, but also conceptual and methodological weaknesses in the EU-related literature that researchers working on other aspects of global governance should avoid. The paper closes by formulating a set of general desiderata for empirical legitimation research in International Relations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,151 | 0,275 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,082 |
| Communication savante | 0,024 | 0,066 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».