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Enregistrement W3024402833 · doi:10.1111/1758-5899.12823

Global Regulations for a Digital Economy: Between New and Old Challenges

2020· article· en· W3024402833 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueGlobal Policy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRegulation and Compliance Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésTypologyPaceVariety (cybernetics)Emerging technologiesDigital economyBusinessComputer scienceSociologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Digital technologies are often described as posing unique challenges for public regulators worldwide. Their fast‐pace and technical nature are viewed as being incompatible with the relatively slow and territorially bounded public regulatory processes. In this paper, we argue that not all digital technologies pose the same challenges for public regulators. We more precisely maintain that the digital technologies’ label can be quite misleading as it actually represents a wide variety of technical artifacts. Based on two dimensions, the level of centralization and (im)material nature, we provide a typology of digital technologies that importantly highlights how different technical artifacts affect differently local, national, regional and global distributions of power. While some empower transnational businesses, others can notably reinforce states’ power. By emphasizing this, our typology contributes to ongoing discussions about the global regulation of a digital economy and helps us identify the various challenges that it might present for public regulators globally. At the same time, it allows us to reinforce previous claims that these are importantly, not all new and that they often require us to solve traditional cooperation problems.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,217 · 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