Notice bibliographique
Résumé
[extract] Nations across the globe have enacted government transparency laws, potentially enabling people to learn what those governments are “up to.” Such laws require governments to provide official documents upon request, albeit often with major exceptions allowing the government to withhold or redact many documents. Scholars have devoted much attention to analysis and assessment of these exceptions and the enforcement mechanisms for holding a government to its transparency obligations. But one conceptually significant question has received scant attention – who should be entitled to demand records under such transparency laws? The statutory answer to this question is far from uniform; indeed, on this issue transparency statutes can differ quite dramatically. Within the United States, some state governments reserve the right to request records to their own citizens. A few even bar segments of their citizenry, such as incarcerated felons, from invoking their freedom of information laws. Internationally, India limits access to its own citizens. By contrast, the Freedom of Information Act governing access to United States Government records, allows any non-foreign-state requester to obtain records. The European Union (“EU”) and Canada appear to adopt a middle ground that focuses on “physical presence” so that not only citizens, but permanent residents, can access government records.
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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 | 0,013 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,020 |
| Communication savante | 0,015 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».