MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3189888282 · doi:10.56398/ajacieda.00170

Del (des)equilibrio entre la agilidad procedimental y la protección ambiental: [A propósito de la racionalización de los procedimientos de evaluación ambiental que aprueba la Ley 9/2021, de simplificación administrativa y de apoyo a la reactivación económica de Galicia]

2021· article· es· W3189888282 on OpenAlexaff
Fernando Vicente

Bibliographic record

VenueActualidad Jurídica Ambiental · 2021
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicAdministrative Law and Governance
Canadian institutionsImpact
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Galicia ha aprobado la Ley 9/2021 como respuesta a la crisis causada por el COVID-19 adoptando una batería de medidas económicas y de simplificación para facilitar la puesta en marcha de iniciativas empresariales y la absorción y ejecución de los fondos Next Generation EU. Entre estas medidas se han incluido disposiciones de racionalización de la evaluación ambiental en virtud de las competencias que las comunidades autónomas ostentan para introducir particularidades “más proteccionistas” en el procedimiento de la legislación básica. Esta racionalización pretende aligerar y eliminar trabas administrativas mediante aclaraciones procedimentales, principalmente acotando y reduciendo plazos e introduciendo la externalización de funciones de evaluación ambiental que hasta el momento se realizaban con medios públicos propios. Estos objetivos no pueden desligarse del contexto actual en el que se hallan insertos, y en el que es preciso no perder de vista la proporcionalidad en un adecuado equilibro entre agilidad y protección ambiental. Por ello esta tramitación ambiental “acelerada”, a costa de una drástica reducción de plazos y un traspaso de tareas públicas a entidades privadas, nos plantea dudas respecto a su alcance y compromiso con la función preventiva que cumple la evaluación y el efecto útil de las directivas comunitarias.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.242
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0020.006
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0020.001
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.012
GPT teacher head0.352
Teacher spread0.340 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designBench or experimental
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

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueActualidad Jurídica AmbientalSame topicAdministrative Law and GovernanceFrench-language works237,207