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Enregistrement W2768040102

Presidents, Parliaments, and Legal Change: Quantifying the Effect of Political Systems in Comparative Environmental Law

2017· article· en· W2768040102 sur OpenAlexaboutno aff
Sari Graben, Eric Biber

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental law and policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsLawPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent frustration with the scope and pace of environmental legislative reform in the United States has prompted suggestions that the federal government incorporate parliamentary methods, like those used in Canada, to decrease the number and scale of veto points and more readily pass environmental protections.This Article argues that the United States should be extremely cautious about adopting such reforms.While the Canadian approach to legislating in this field may be more certain and efficient than that of the United States, that approach can just as easily be used to diminish environmental protections as to enhance them.Advocacy for such reforms assumes that the central characteristics of environmental legislation in the United States-specific legislative commands, limits on executive power, and agency accountability-are a product of cultural norms resulting from political distrust and will therefore remain stable influences in legislative drafting.The authors argue that it would be more accurate to attribute these central characteristics to endogenous factors related to the U.S. presidential system, rather than political culture.Using both a quantitative and qualitative comparative assessment of Canadian and U.S. legislation, the authors conclude that while both countries use similar types of statutes to ensure environmental protections, their unique political systems structure their content and use differently.I.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0050,016
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeObservationnel
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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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