The Stabilization of the Regulatory Burden: The "One-In, One-Out" Principle Implementation Challenges
Notice bibliographique
Résumé
The principle “one-in, one-out” means that the regulator should abolish the existing regulation in the amount of the costs imposed by a new regulation on business. This article contains an overview of experience in applying the “one-in, one-out” principle in Great Britain, Canada, and Australia. This research provides an analysis of the existing models of its application their features and quantitative results of the application of the principle, with the most interesting part being statistical data on the magnitude of costs, aimed at fulfilling the requirements of legislation which could reduce the overall burden of legislation on business during the application of the ne-in, one-out” principle. B Basing on the study of international experience, an analysis of risks relating to the use of this principle, is carried out. The implementation of the principle «one-for-one" is shown in lawmaking activities in Russia: the regulatory framework governing its use, as well as the results of the first enforcement. An analysis of the practice of application of the principle in Russia is based on statistics provided on regulation.gov.ru. portal. The research results in drawing conclusions about opportunities and consequences of the principle "one-for-one" implementation that can be claimed when applied in Russia. At present, the principle does not embrace all draft regulations that may increase the administrative burden. The formulating of the principle in legislation brings about some ambiguity that creates uncertainty in using it, as well as in methods (limitations on using the standard cost model). The practice of canceling the existing regulation, based on the «one-in, one-out» principle, is rare. However, the application of the principle in certain areas may have a positive impact on the reduction of administrative costs, such as the revision of the sectoral regulatory and legal framework of state control, the formation of a unified register of reporting forms and review of business reporting to public authorities.
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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 | 0,069 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,034 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».