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Enregistrement W3189888282 · doi:10.56398/ajacieda.00170

Del (des)equilibrio entre la agilidad procedimental y la protección ambiental: [A propósito de la racionalización de los procedimientos de evaluación ambiental que aprueba la Ley 9/2021, de simplificación administrativa y de apoyo a la reactivación económica de Galicia]

2021· article· es· W3189888282 sur OpenAlexaff
Fernando Vicente

Notice bibliographique

RevueActualidad Jurídica Ambiental · 2021
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAdministrative Law and Governance
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Galicia ha aprobado la Ley 9/2021 como respuesta a la crisis causada por el COVID-19 adoptando una batería de medidas económicas y de simplificación para facilitar la puesta en marcha de iniciativas empresariales y la absorción y ejecución de los fondos Next Generation EU. Entre estas medidas se han incluido disposiciones de racionalización de la evaluación ambiental en virtud de las competencias que las comunidades autónomas ostentan para introducir particularidades “más proteccionistas” en el procedimiento de la legislación básica. Esta racionalización pretende aligerar y eliminar trabas administrativas mediante aclaraciones procedimentales, principalmente acotando y reduciendo plazos e introduciendo la externalización de funciones de evaluación ambiental que hasta el momento se realizaban con medios públicos propios. Estos objetivos no pueden desligarse del contexto actual en el que se hallan insertos, y en el que es preciso no perder de vista la proporcionalidad en un adecuado equilibro entre agilidad y protección ambiental. Por ello esta tramitación ambiental “acelerada”, a costa de una drástica reducción de plazos y un traspaso de tareas públicas a entidades privadas, nos plantea dudas respecto a su alcance y compromiso con la función preventiva que cumple la evaluación y el efecto útil de las directivas comunitarias.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,340 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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