MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3122100396 · doi:10.1007/978-3-030-29980-4_7

Public Servants and Regulator Capture in Energy and Environmental Governance

2021· book-chapter· en· W3122100396 sur OpenAlexaff
Cameron Holley, Amanda Kennedy, Tariro Mutongwizo, Clifford Shearing

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRegulation and Compliance Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegitimacyRegulatory stateCorporate governanceAccountabilityPublic administrationPolitical scienceGovernment (linguistics)Context (archaeology)CONTESTState (computer science)Public interestPublic relationsBusinessLawPoliticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid pace of change, uncertainty, and social contest associated with emerging regulatory spaces create challenges for public servants. In particular, their capacity to act in the public interest may be constrained as contesting interests vie for influence in nascent regulatory environs. This chapter explores these issues and the potential for regulatory capture in the context of unconventional gas and its regulation. Empirically based case studies of regulators in Texas and Colorado in the USA and Queensland, Australia, are relied on. The existing regulatory frameworks governing unconventional gas in each state are considered to enable a thorough examination of the landscape of which public servants and their regulatory agencies are a part. The chapter demonstrates that the speed at which unconventional gas exploration is taking place creates challenges for public servants and regulatory agencies, as laws may not be aligned to practice. The chapter draws on its findings to reflect on the specific regulatory practices that are needed to ensure the accountability and legitimacy of the public sector in such contested spaces, including reforming state regulatory systems and pursuing alternative governance pathways in which relationships between industry, government, and society might be reconfigured.

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 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,909

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,150 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même sujetRegulation and Compliance StudiesTravaux en français237 207