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Enregistrement W3058764868 · doi:10.1111/rego.12354

Private regulation, public policy, and the perils of adverse ontological selection

2020· article· en· W3058764868 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

RevueRegulation & Governance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRegulation and Compliance Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesWestfälische Wilhelms-Universität MünsterUniversity of OttawaYale University
Mots-clésCorporate governanceScholarshipConventionSelection (genetic algorithm)Value (mathematics)InstitutionalismPoliticsSociologyPositive economicsLaw and economicsPolitical scienceEpistemologyEconomicsLawSocial scienceComputer scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract What problems can private regulatory governance solve, and what role should public policy play? Despite access to the same empirical evidence, the current scholarship on private governance offers widely divergent answers to these questions. Through a critical review, this paper details five ontologically distinct academic logics – calculated strategic behavior; learning and experimentalist processes; political institutionalism; global value chain and convention theory; and neo‐Gramscian accounts – that offer divergent conclusions based on the particular facets of private governance they illuminate, while ignoring those they obfuscate. In this crowded marketplace of ideas, scholars and practitioners are in danger of adverse ontological selection whereby certain approaches and insights are systematically ignored and certain problem conceptions are prioritized over others. As a corrective, we encourage scholars to make their assumptions explicit, and occasionally switch between logics, to better understand private governance's problem‐solving potential and its interactions with public policy.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,202 · 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