Notice bibliographique
Résumé
Whether striving to protect citizens from financial risks, climate change, inadequate health care, or the uncertainties of the emerging “sharing” economy, regulators must routinely make difficult judgment calls in an effort to meet the conflicting demands that society places on them. Operating within a political climate of competing demands, regulators need a lodestar to help them define and evaluate success.Achieving Regulatory Excellenceprovides that direction by offering new insights from law, public administration, political science, sociology, and policy sciences on what regulators need to do to improve their performance. Achieving Regulatory Excellenceoffers guidance from leading international experts about how regulators can set appropriate priorities and make sound, evidence-based decisions through processes that are transparent and participatory. With increasing demands for smarter but leaner government, the need for sound regulatory capacity—for regulatory excellence—has never been stronger. In addition to chapters by editor Cary Coglianese, and a foreword by Jim Ellis, president and chief executive officer of the Alberta Energy Regulator, contributors include Robert Baldwin (London School of Economics and Political Science), John Braithwaite (Australian National University), Angus Corbett (University of Pennsylvania), Daniel Esty (Yale University), Adam Finkel (University of Pennsylvania and University of Michigan), Ted Gayer (Brookings Institution), John Graham (Indiana University), Neil Gunningham (Australian National University), Kathryn Harrison (University of British Columbia), Bridget Hutter (London School of Economics and Political Science), Howard Kunreuther (Wharton School at the University of Pennsylvania), David Levi-Faur (Hebrew University of Jerusalem), Shelley H. Metzenbaum (Volcker Alliance), Donald P. Moynihan (University of Wisconsin–Madison), Paul R. Noe (American Forest and Paper Association), Gaurav Vasisht (Volcker Alliance), David Vogel (University of California–Berkeley), and Wendy Wagner (University of Texas School of Law).
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 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 | 0,094 | 0,193 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,023 |
| Communication savante | 0,039 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,035 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,060 |
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 ».