Istituzioni per il futuro e foresight tra Parlamento e Governo
Bibliographic record
Abstract
Le riforme, anche costituzionali, sono sempre più improntate ad una logica di breve periodo, anche se dovrebbero avere un intento di sostenibilità per le future generazioni. In questo senso inserire clausole generali nelle Costituzioni può servire ad evitare l’attrazione inevitabile delle democrazie elettorali per il momento presente. Diverse teorie spostano l’attenzione sul piano procedurale. Obiettivo del saggio è quello di analizzare il foresight a livello governativo per poi tracciare un quadro generale delle istituzioni per il futuro anche a livello parlamentare. Diversi Stati hanno costituito commissioni o organismi a livello parlamentare per lo studio della sostenibilità (vongono descritte le Commissioni presenti inBrasile, Cile, Austria, Estonia e così via). In altri casi, invece, l’intervento è stato a livello governativo creando dei Ministeri (Australia, Canada, Estonia, Finlandia, Germania, etc). Per l’Italia si dà conto del un progetto della Scuola Nazionale dell’Amministrazione, sulla “Anticipatory Governance Initiative” finanziato dalla Commissione Europea. Le istituzioni nazionali per il futuro si sono moltiplicate in tutto il mondo, mostrando un'ampia varietà di architettura istituzionale. Per essere efficaci, tali istituzioni dovrebbero sviluppare la capacità di utilizzare strumenti politici, laddove disponibili, creando dei procedimenti che le permettano di inserirsi nel processo decisionale. Tale capacità può essere influenzata dalla loro autorità, dalla forza della loro base giuridica e dalle loro strutture di supporto come segreteria, personale e budget; dal loro posizionamento rispetto ad attori politici come il governo o il parlamento e i loro percorsi per influenzare il processo decisionale. Il processo legislativo dovrebbe prevedere un momento di riflessione sulla sostenibilità nel futuro della scelta politica
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.003 |
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".