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Enregistrement W3043052803 · doi:10.1111/rego.12332

Disaggregating <scp>public‐private</scp> governance interactions: European Union interventions in transnational private sustainability governance

2020· article· en· W3043052803 sur OpenAlexafffund
Stefan Renckens

Notice bibliographique

RevueRegulation & Governance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto ScarboroughWhitney and Betty MacMillan Center for International and Area Studies
Mots-clésCorporate governanceEuropean unionIncentiveBusinessSustainabilityMulti-level governanceCertificationPublic administrationPublic economicsEconomicsPolitical scienceFinanceMarket economyEconomic policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Transnational private sustainability governance, such as eco‐certification, does not operate in a regulatory or jurisdictional vacuum. A public authority may intervene in private governance for various reasons, including to improve private governance's efficient functioning or to assert public regulatory primacy. This article argues that to properly understand the nature of public‐private governance interactions—whether more competitive or complementary—we need to disaggregate a public authority's intervention. The article distinguishes between four features of private governance in which a public authority can intervene: standard setting, procedural aspects, supply chain signaling, and compliance incentives. Using the cases of the European Union's policies on organic agriculture and biofuels production, the article shows that public‐private governance interaction dynamics vary across these private governance features as well as over time. Furthermore, the analysis highlights the importance of active lobbying by private governance actors in influencing these dynamics and the resulting policy outputs.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeQualitatif
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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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