Calidad regulatoria en Perú: de la simplificación administrativa al análisis de impacto regulatorio en cámara lenta
Notice bibliographique
Résumé
This paper reviews and discusses a wrong distinction that has arisen in Peru —at both legal and conceptual levels— between (i) the so-called regulatory quality analysis, even though it is only an additional administrative simplification tool, and (ii) the improvement of regulatory quality through several tools including regulatory impact assessment —RIA. With this aim, it describes the concepts and initiatives implemented by the best international practices concerning, on one hand RIA as a cornerstone to ensure the quality of substantive regulations —economic and social regulations— and on the other hand, administrative simplification tools to reduce red tape as complementary measures. Likewise, it explains the developments in administrative simplification in Peru, including the launching of the so-called regulatory quality analysis program 5 years ago, reducing it only to a —more sophisticated administrative simplification tool. This paper describes also the scattered and ineffective initiatives on RIA that have been carried out in Peru, as well as the latest RIA regulation which is still a fragile effort to effectively implement an integral regulatory reform. In sum, Peruvian regulatory reform has prioritized ancillary mechanisms rather than substantive ones. The mandate to enforce RIA is weak because it has been only passed by a regulation rather than a law, and the approval of relevant provisions to make RIA effective may still be delayed. Therefore, regulatory reform is yet incomplete, vulnerable, and focused on administrative simplification.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».