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Enregistrement W3113287713 · doi:10.37093/ijsi.837765

THE IMPACT OF THE COURT OF JUSTICE OF THE EUROPEAN UNION ON THE DEVELOPMENT OF THE EUROPEAN UNION SOCIAL POLICY

2020· article· en· W3113287713 sur OpenAlexaboutno aff
Canan UĞUR RIZZI

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Social Inquiry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean Union Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEuropean unionSocial policyPolitical scienceMember stateSocial rightsArgument (complex analysis)European Union lawWelfare stateCitizenshipLegislationEuropean integrationEconomic JusticeSocial partnersSocial citizenshipLaw and economicsLawSociologyEconomicsHuman rightsEconomic policyMember states

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social policy as a subject of welfare state has been studied mostly from the point of citizenship rights. Yet, the regulations of social policies at the European Union (EU) level are increasing day by day, which makes it an important subject for the European studies. Therefore, it is necessary to seek an answer to the question of how social policies that have been perceived as main subject of national policies have become part of the European legislation. This research attempts to answer this question. The research benefits from the cases of the Court of Justice of the European Union (CJEU) as an explanatory factor, following the elaboration of social policy and European integration relationship. Thus, a bridge between various welfare systems and a uniformed EU social policy is more likely to be built. The paper argues that as the selected cases, Viking and Laval indicate, the CJEU is an important actor that promotes the argument about social policies at the EU level. The cases are not offering only a solution to the pertinent problem but also supporting more consistent social policies in the member states of the EU thanks to its “spill- over” impact.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,014
Communication savante0,0180,007
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,378
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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