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Enregistrement W4251887200 · doi:10.22215/etd/2021-14528

International Regulatory Cooperation and the Making of “Good” Regulators A Case Study of the Canada–U.S. Regulatory Cooperation Council

2021· dissertation· en· W4251887200 sur OpenAlexafffundabout
Stuart Trew

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRegulation and Compliance Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesEuropean CommissionCanadian Food Inspection AgencyU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésGovernmentalityCivil societyConversationGovernment (linguistics)Public administrationGlobalizationState (computer science)Political scienceNeoliberalism (international relations)Corporate governanceRegulatory stateGlobal governancePublic relationsSociologyEconomicsLawManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International regulatory cooperation (IRC), an assortment of governmental techniques for facilitating trade by minimizing the burden on business of variation in international regulations and standards, is an increasingly important component of bilateral and regional free trade agreements. Yet as a practice of global governance, IRC is relatively understudied by critical scholars of neoliberalism and globalization. This thesis enquires into the practices of IRC and the role of state and non-state participants in the Canada-U.S. Regulatory Cooperation Council (RCC). My research draws publicly available accounts of the RCC and earlier bilateral (Canada-U.S.) regulatory cooperation efforts into conversation with the experiences of two dozen RCC participants from government, the private sector and civil society. Applying a governmentality analysis to a case study of the RCC, I conclude that IRC can be understood as a subtle technique for governing the global economy at a distance through the production of "good" (i.e., selfmaximizing) regulators and regulated subjects.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,909

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,212 · 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
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
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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