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Enregistrement W4281776454 · doi:10.1007/s10602-022-09364-y

How cooperative is “cooperative federalism”? The political limits to intergovernmental cooperation under a de facto concurrency rule

2022· article· en· W4281776454 sur OpenAlexafffundabout
Christa Scholtz, Andrei Munteanu

Notice bibliographique

RevueConstitutional Political Economy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Systems and Governance
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaFederation for the Humanities and Social Sciences
Mots-clésFederalismLaw and economicsLegislatureStatus quoCooperative federalismRule of lawPolitical sciencePoliticsDe factoJurisprudenceEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Proponents of “cooperative federalism” claim that intergovernmental behaviour is endogenous to legal rules about legislative competences: a concurrency rule systematically induces intergovernmental cooperation, where an exclusivity rule systematically impedes it. Citing the imperative for greater cooperation, courts in classical, or dualist, federal systems have used legal doctrine to fashion zones of de facto legislative concurrency. We develop a formal model to explore the soundness of this reasoning. Our analysis complicates courts’ simplistic expectation. Under our assumptions, cooperation may be supported in equilibrium, but only under quite restrictive conditions. We show how the impact (if any) of a de facto concurrency rule on government behaviour depends on the paramountcy rule, government policy preferences relative to the status quo, policy development costs, and the risk of costly political backlash. We pair our theoretical analysis with a study of Canadian federalism jurisprudence and its impact on Canadian securities regulation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,015
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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