E-administracja: Skuteczna, odpowiedzialna i otwarta administracja publiczna w Unii Europejskiej
Bibliographic record
Abstract
Książka powstała w ramach realizowanego przez Katedrę Prawa Europejskiego Uniwersytetu Jagiellońskiego i koordynowanego przez prof. Sławomira Dudzika i dr hab. Ingę Kawkę projektu Jean Monnet Module pt. „E-administracja – europejskie wyzwania dla administracji publicznej w państwach członkowskich UE i krajach partnerskich/eGovEU+”. Zebrane w monografii artykuły naukowe dotyczą szerokiego spektrum zagadnień związanych z cyfrową transformacją administracji publicznej w Europie. Pierwsza część książki została poświęcona analizie e-administracji z perspektywy prawa europejskiego. Następnie cyfryzację administracji przedstawiono jako katalizator transformacji administracji otwartej, odpowiedzialnej i świadczącej e-usługi dla obywateli. Książka ukazuje również wspływ digitalizacji na funkcjonowanie polskiej administracji publicznej. Ostatnia część opracowania dotyczy e-administracji jako czynnika zwiększającego potencjał administracji w państwach członkowskich UE i państwach stowarzyszonych oraz na szczeblu międzynarodowym. Monografia adresowana jest do badaczy zajmujących się administracją, prawem administracyjnym i europejskim, praktyków: sędziów, prokuratorów, urzędników państwowych, adwokatów i radców prawnych oraz studentów i doktorantów prawa, administracji i ekonomii. Mamy nadzieję, że publikacja poszerzy wiedzę na temat cyfryzacji administracji w Polsce i Europie oraz zachęci do dalszych studiów w tej dziedzinie.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.024 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
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".