The potential of soft governance in the EU information society: lessons from the EU electronic communications regulatory framework
Notice bibliographique
Résumé
The paper has two key findings. First, the EU’s employment of soft governance as a policy tool to stimulate effective transposition and implementation of agreed measures in telecommunications has been utilised alongside the threat (and use of) hard legal sanction. Though something of a complementary tool in this respect, evidence suggests that it has only been partially successfully. This is clearly illustrated, somewhat ironically, by the claims made by the European Commission in its most recent review of the telecommunications regulatory package, of ineffective compliance by Member States, despite many years of soft governance activity. An interesting feature is the prominent ‘naming and shaming’ aspect of soft governance which has become, in effect, a victim of its own circumstance, since the longer it persists, the more evidence of its only partial effectiveness mounts. It is also the case that such activity can sour relations between the European Commission and national regulatory authorities, with knock on implications for any attempts made by the former to increase its hard regulatory powers of enforcement. Relatedly, the second finding of the paper centres on the EU’s more limited drawing on soft governance as a product of decision-taking, highlighted by the example of the EU’s telecommunications regulatory remedies procedure. The precise outcome here has been ‘hard’ legislation in the shape of a directive which stipulates soft governance measures. The paper argues that, in this case, there is evidence to reinforce existing work which suggests that soft governance has been utilised as a tool of piecemeal inter-institutional political compromise in controversial negotiating circumstances.
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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 | 0,015 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,025 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».