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Enregistrement W4366829548 · doi:10.1007/s40803-023-00190-4

Market-Engaging Institutions: The Rule of Law, Resilience and Responsiveness in an Era of Institutional Flux

2023· article· en· W4366829548 sur OpenAlexafffund
Nandini Ramanujam, Francesca Farrington

Notice bibliographique

RevueHague Journal on the Rule of Law · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCorruption and Economic Development
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésRule of lawEconomic systemEconomicsState (computer science)PoliticsMarket economyBusinessLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article analyses the institutional conditions required to support a strategic state in being responsive to the changing demands of a market-economy, whilst maintaining a credible commitment to long-term policy goals. This article identifies a key pillar of a market economy that we believe is crucial to promoting inclusive economic growth; we term these institutions market-engaging institutions. We propose that market-engaging institutions may form a bridge between the flexibility required by a dynamic market economy and the stability demanded by the rule of law. We define market-engaging institutions as those institutions that facilitate greater political participation for marginalized groups, manage technological disruptions, and support human capital formation. Examples include social partnership agreements, collective bargaining coverage, trade union membership, education and training services, and research and development programmes. We suggest that mobilizing these institutions necessitates credible commitment. Further, we argue that through its commitment to the non-arbitrary administration of general rules the rule of law is an essential condition for signalling the state’s credible commitment. However, at times the requirement for the state to be flexible to the changing needs of market actors may conflict with the rule of law’s demand for constancy and stability. This article examines the delicate balancing act required to sustain a strategic, responsive, and credible state in an era of institutional flux.

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)0,004
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 enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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