O paradoxo das reformas do estado de direito: quando reformas iniciais se tornam obstáculos para reformas futuras
Bibliographic record
Abstract
No seu livro mais recente, Reformas do Estado de Direito e Desenvolvimento: Mapeando o Difícil Caminho do Progresso, Michael Trebilcock e Ron Daniels mostram como as numerosas tentativas de promover reformas para fortalecer o Estado de Direito em países em desenvolvimento geraram poucos sucessos e muitos fracassos. O diagnóstico dos autores é que fatores sociais, históricos e culturais e a resistência de grupos de interesse, foram dois dos principais obstáculos ao sucesso das reformas. O artigo oferece uma discussão mais aprofundada sobre esses dois obstáculos. A análise se baseia em dados secundários (literatura acadêmica) e apenas formula hipóteses a serem testadas. Não houve coleta de dados primários para a realização dessa pesquisa. Com relação aos fatores sociais, históricos e culturais, a hipótese é que reformas iniciais podem criar valores, práticas e atitudes que se tornarão, por vezes, impedimentos para futuras reformas. Já na arena da economia política, essas reformas iniciais podem fortalecer grupos de interesse que irão bloquear futuras reformas. Se as hipóteses estiverem corretas, os formuladores de políticas públicas encontram-se diante de um paradoxo: reformas iniciais ambiciosas podem prejudicar os esforços para promover reformas importantes no futuro, criando uma armadilha no processo de reforma (reforma-armadilha). O artigo sugere que o caso da reforma do judiciário no Brasil parece ilustrar esse paradoxo e permitiria discutir possíveis estratégias para superar esse impasse.
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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 | 0.007 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".