Notice bibliographique
Résumé
Abstract The pivotal aim of this book is to explain the creation, development, and impact of good governance from a conceptual, principal perspective and in the context of national administrative law. Three lines of reasoning have been worked out: developing the concept of good governance; specification of this concept by developing principles of good governance; and implementation of these principles of good governance on the national level. In this phase of further development of good governance, it is important to have a clear concept of good governance, presented in this book as the third cornerstone of a modern state, alongside the concepts of the rule of law and democracy. That is a rather new national administrative law perspective which is influenced by regional and international legal developments; thus, we can speak about good governance as a multilevel concept. But the question is: how is this concept of good governance further developed? Six principles of good governance (which in a narrower sense also qualify as principles of good administration) have been further specified in a systematic way, from a legal perspective. These are the principles of properness, transparency, participation, effectiveness, accountability, and human rights. Furthermore, the link has been made with integrity standards. The important developments of each of these principles are described on the national level in Europe, but also in countries outside Europe (such as Australia, Canada, and South Africa). This book gives a systematic comparison of the implementation of the principles of good governance between countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».