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Enregistrement W4402553121 · doi:10.1093/slr/hmae042

Four Years of Anti-COVID-19 Regulations in Greece: Overview of the Legislative and Regulatory Process and of an Exemplary Administrative Codification

2024· article· en· W4402553121 sur OpenAlexaff
Vasiliki Ntalakou, Foteini Theodorakou, Ilias Karakatsanis, Pantelis Traianos

Notice bibliographique

RevueStatute Law Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensLibrary of Parliament
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislatureLegislative processCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Process (computing)Political sciencePublic administrationBusinessLawMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the 25th of February 2024, four years since the first Act of Legislative Content of the Greek Government concerning the prevention and limitation of the spreading of coronavirus COVID-19 were completed. The regulatory production of this period is huge and has a series of unique characteristics with prevailing one the use of means of extraordinary legislation as foreseen in the Greek Constitution. All these measures are presented in a consolidated form in the “Special Administrative Codification of urgent regulatory measures to prevent and limit the spreading of coronavirus COVID-19 and to deal with relevant problems” under the short name of PANDEKTIS, conducted by the Department of Administrative Codifications – Raptarchis of the Secretariat General for Legal and Parliamentary Affairs of the Presidency of the Greek Government. The study of this monumental work gives rise to very interesting findings, about the way Hellenic Government handled the Pandemic crisis. This article presents the law-making process and the process of issuing secondary legislation during the Pandemic, its quantitative and qualitative characteristics with special comment on the fulfillment of the rules and principles of Better Regulation and discusses the use of administrative codification as a means of reflecting an holistic picture of the regulatory production during a period of crisis.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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