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Enregistrement W7112090031

Smart Public Procurement and Labour Standards:Pushing the Discussion after RegioPost

2018· book· en· W7112090031 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBristol Research (University of Bristol) · 2018
Typebook
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePublic Procurement and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcurementLeverage (statistics)Common lawMember statesWork (physics)Economic JusticeEuropean court of justicePublic interest
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smart procurement aims to leverage public buying power in pursuit of social, environmental and innovation goals. Socially-orientated smart procurement has been a controversial issue under EU law. The extent to which the Court of Justice (ECJ) has supported or rather constrained its development has been intensely debated by academics and practitioners alike. After the slow development of a seemingly permissive approach, the ECJ case law reached an apparent turning point a decade ago in the often criticised judgments in Rüffert and Laval, which left a number of open questions.<br/><br/>The more recent judgments in Bundesdruckerei and RegioPost have furthered the ECJ case law on socially-orientated smart procurement and aimed to clarify the limits within which Member States can use it to enforce labour standards. This case law opens up additional possibilities, but it also creates legal uncertainty concerning the interaction of the EU rules on the posting of workers, public procurement and fundamental internal market freedoms. These developments have been magnified by the reform of the EU public procurement rules in 2014.<br/><br/>This book assesses the limits that the revised EU rules and the more recent ECJ case law impose on socially-orientated smart procurement and, more generally, critically reflects on potential future developments in this area of intersection of several strands of EU economic law.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,224 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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