The Role of Deliberative Mini-Publics in Improving the Deliberative Capacity of Multi-Stakeholder Initiatives
Notice bibliographique
Résumé
Multi-stakeholder initiatives (MSIs)—private governance mechanisms involving firms, civil society organizations, and other actors deliberating to set rules, such as standards or codes of conduct, with which firms comply voluntarily—have become important tools for governing global business activities and the social and environmental consequences of these activities. Yet, this growth is paralleled with concerns about MSIs’ deliberative capacity, including the limited inclusion of some marginalized stakeholders, bias toward corporate interests, and, ultimately, ineffectiveness in their role as regulators. In this article, we conceptualize MSIs as deliberative systems to open the black box of the different elements that make up the MSI polity and better understand how their deliberative capacity hinges on problems in different elements. On the basis of this conceptualization, we examine how deliberative mini-publics—forums in which a randomly selected group of individuals from a particular population engage in learning and facilitated deliberations about a topic—can improve the deliberative capacity of MSIs.
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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 | 0,157 | 0,212 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,035 |
| Communication savante | 0,015 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».