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Record W2064646294 · doi:10.7202/704088ar

Le Comité des Régions et la supranationalité en Europe

2005· article· fr· W2064646294 on OpenAlexvenueno aff
John Loughlin, Daniel Seiler

Bibliographic record

VenueÉtudes internationales · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPolitical and Social Issues
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

On peut trouver les origines de l'idée de représentation des régions au sein des institutions européennes dans la pensée politique « corporatiste » de la démocratie chrétienne ainsi que dans les courants régionalistes des années cinquante. Ce dont il faut rendre compte, ce n'est pas de la mise en oeuvre de cette conception mais du caractère tardif de sa concrétisation. C'est la crise économique des pays capitalistes au cours des années soixante-dix qui entraîna la nécessaire réforme de l'État et la relance de la construction européenne, en particulier la refonte de la politique régionale communautaire. Ces transformations ont constitué un facteur de mobilisation des régions et d'émergence du projet d’« Europe des régions » initié par les Länder allemands ; elles ont abouti à la création du Comité des régions par le traité de Maastricht. Si, du point de vue constitutionnel, le Comité est très faible, du point de vue politique, en tant que facteur de mobilisation des régions et instance de communication, il est toutefois doté d'un fort potentiel et pourrait connaître une évolution qui l'apparente à celle du Parlement européen. Le Comité ne s'est pas vraiment encore imposé sur le plan international ; il fait plutôt figure de laboratoire d'idées, au sein duquel les régions et les villes peuvent faire l'apprentissage de l'action au niveau international.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.021
Threshold uncertainty score0.042

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.008
Scholarly communication0.0090.005
Open science0.0000.004
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.038
GPT teacher head0.360
Teacher spread0.322 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations6
Published2005
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