La participación de los stakeholders en los procesos de gobernanza: mito y realidad
Bibliographic record
Abstract
El presente artículo tiene por objeto analizar los niveles de participación de los stakeholders (interesados) en la toma de decisiones relativas a las políticas de lucha contra la pobreza y la exclusión social en el marco de la Unión Europea. Esta toma de decisiones se articula a través de mecanismos de gobernanza, los cuales son considerados legítimos en la medida en que permiten a los interesados participar activamente en la consideración, adopción e implementación de las políticas. Por ello aquí se pretende determinar cuál es la participación real de los stakeholders en los mecanismos de gobernanza en la UE. Se propone una escala en la que se establecen cuatro niveles distintos de “participación”, desde la mera información hasta el empoderamiento para poder implementar las decisiones tomadas. Los resultados que se exponen en el texto son fruto de diversas entrevistas, cuestionarios y conversaciones con diferentes representantes, tanto de organismos públicos estatales (de España y otros países europeos) como de entidades del Tercer Sector. La investigación permite concluir que existe una importante brecha entre el discurso oficial acerca de la participación y el modo como se adoptan e implementan realmente las decisiones en el ámbito del llamado “Semestre Europeo”.
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 | 0.008 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| 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".