The COVID-19 pandemic and the European Union: politics, policies and institutions
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic posed unprecedented challenges to the European Union (EU) and its member states. In the EU, health policy competence has been and remains largely with member states. However, faced with a major external crisis, which more or less affected all member states at the same time, the EU developed a framework within which the member states (and their subnational units) could respond together to the crisis. This introductory article to the Special Issue ‘The COVID-19 Pandemic and the European Union,’ briefly examines how EU institutions, policies and politics were affected by the crisis. Contrary to earlier crises, the EU responded speedily and effectively this time around. The EU has become increasingly important in crisis management, in part due to the nature of transboundary crises. The EU proved itself to be a good crisis manager on some dimensions, but certainly not on all. The crisis created momentum for collective action and for fast decision-making, even though the legitimacy of some these actions has been subject to limited public scrutiny.
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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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,015 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».