La réglementation et le temps : Les régimes temporels dans l'élaboration de la réglementation
Bibliographic record
Abstract
Compte tenu des processus décisionnels complexes qui interviennent dans les choix stratégiques dans le cadre des régimes réglementaires, il pourrait sembler naturel que ces régimes se développent dans le cadre de styles nationaux différents. En revisitant plusieurs modèles historiques d’élaboration de la réglementation, comme le modèle classique de cycle de vie de Bernstein, puis en analysant six études de cas émanant des États-Unis et du Royaume-Uni, nous examinons la possibilité que les régimes réglementaires varient davantage sur le plan de leur dimension temporelle que sur celui de leur dimension spatiale. Nous concluons que les régimes réglementaires présentent des modes de développement similaires, même si le temps consacré à chaque étape dans le processus peut varier considérablement, en fonction de facteurs nationaux particuliers. Remarques à l’intention des praticiens Les théories existantes en matière de réglementation laissent entendre que l’activité de réglementation doit suivre des trajectoires évolutives identiques dans différents pays, ou qu’elle doit être totalement idiosyncrasique dans chaque région où elle est pratiquée. Aucune de ces deux théories n’est manifestement vraie, puisque certains régimes réglementaires affichent des qualités et des modes de développement similaires, tandis que d’autres s’avèrent uniques en leur genre. Une comparaison des activités de réglementation aux États-Unis et au Royaume-Uni révèle que les régimes réglementaires dans ces pays évoluent en passant par des phases similaires, dans le cadre de trajectoires similaires, mais que le rythme de développement et la transition entre les étapes peuvent se faire à des vitesses différentes. Ce développement est essentiellement stimulé par des crises périodiques, qui imposent des modifications dans la réglementation.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".