FEASIBILITY STUDYSTUDY: INTRODUCING “ONE-IN-ONE-OUT” IN THE\nEUROPEAN COMMISSION Final Report for the German Ministry for Economic Affairs and Energy Presented by the Centre for European Policy Studies, 5 December 2019
Notice bibliographique
Résumé
The need to consolidate and streamline the stock of legislation and reduce the\nunnecessary costs associated with legal rules has been increasingly felt by regulated\nstakeholders and governments in many developed and emerging economies. In\nmany OECD countries, including many EU Member States and Canada, Korea, Mexico,\nthe United States, this has led governments of various political orientations to introduce\nforms of regulatory budgeting, in which administrations are asked to identify, whenever\nnew provisions introduce regulatory costs, existing provisions that could be repealed or\nrevised, thereby offsetting the cost increase. In some countries these rules have implied a\none-to-one offset, whereas in other countries the provisions imposed also a reduction, as in\nthe case of UK’s one-in-two-out and one-in-three-out rules, and the US one-in-two-out rule.\nThis is why we generically refer to these rules as “One-In-X-Out”, or OIXO. Moreover, many\ncountries have also experimented with a complementary strategy, which implies the setting\nof ad hoc burden reduction targets, either for all legislation or for specific sectors. In fact,\nOIXO-rules are just a specific from of burden reduction targets – with the level of the target\n“Out” being linked to the flow of new regulations “In”.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».