Confederalisme? Federalisme is beter. Naar een deblokkering van de Belgische federale overheid
Bibliographic record
Abstract
De voorbije verkiezingen kenden opnieuw sterk verschillende uitslagen in het noorden en het zuiden van het land. Daardoor beleven we de vierde moeizame federale regeringsvorming op rij. Dit is problematisch om twee redenen. Ten eerste zal het resultaat ervan waarschijnlijk een opnieuw weinig cohesieve regeringscoalitie zijn die daardoor een weinig krachtdadig beleid zal voeren. Ten tweede is ook na zes staatshervormingen de federale overheid nog altijd veruit het belangrijkste Belgische overheidsniveau. In twee beleidspapers presenteertGeert Jennes oplossingen voor de al jaren durende federale impasse. Deze oplossingen vatten we samen onder de noemer “echt federalisme” in plaats van het tegenwoordig in Vlaanderen naar voor geschoven “confederalisme”. Vandaag stellen we u de eerste beleidspaper voor: 'Naar een deblokkering van de Belgische federale overheid'. Hierin werken we een eerste component van dit “echte federalisme” uit in de vorm van een afzwakking van de vele mogelijkheden voor ieder van de twee grote gemeenschappen van België, de Vlaamse en de Franse, om federaal beleid op “confederale” wijze tegen te houden. De bedoeling is een krachtdadiger federaal beleid, dat meer gericht is op welvaart voor België als geheel, in plaats van op het vrijwaren van de belangen van enkel een deel van België. België kan hier inspiratie vinden bij andere sterk gedecentraliseerde landen zoals Canada en Zwitserland, waar het voor geografisch afgebakende groepen moeilijker is om centraal beleid tegen te houden, en waar op centraal vlak vaker met een eenvoudige meerderheid kan worden beslist.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.002 |
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".