Anti-Corruption Expertise OF Draft Legislation: the Experience OF Some European Countries AND Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the existing mechanisms for detecting and eliminating corruptogenic norms in some European countries, as well as Canada. Examples of the use of the well-known term “anti-corruption expertise of draft legislation”, as well as the lack of its application, which does not exclude the use of anti-corruption expertise mechanisms in the framework of other procedures of the rule-making process, are described. The author considers the positive experience of some countries (Moldova, Lithuania and Canada), the norms of which are proposed to be implemented in national legislation. In particular, the multilevel systems of "filtering" of developed projects, in which both state organizations and the non-state sector take part, deserve special attention. Also, a positive experience is the well-established system of joint work and close interaction between state bodies authorized to conduct anti-corruption expertise of draft regulations, with public organizations representing the interests of the population of certain territories or other persons. At the same time, the opinions of foreign experts are given regarding certain issues in the field of anti-corruption expertise, as well as on the fundamental issues of applying the concept of "anti-corruption expertise of draft legislation" in general. At the same time, the opinion of the author regarding the studied topics and the presented work is given.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».