Notice-and-comment rulemaking gives any affected party the same formal right to influence federal regulation, but formal access is not substantive capacity to shape rule text. Existing strategies operate at the rule or aggregate-corpus level, too coarse to capture the discrete regulatory obligations where commenters seek change. We introduce obligation-level responsiveness auditing, an auditable, AI-assisted framework for measuring whether public-comment engagement co-occurs with changes to specific regulatory duties. The framework extracts proposed and final-rule obligations, matches comments to the obligations they address, and classifies proposed-final outcomes; each load-bearing component is evaluated against blind human judgment. We apply the framework to 70,075 comments across 36 EPA anchor rulemakings, drawn from a corpus of 786,197 comments across 6,145 dockets from 2010-2022. Three descriptive findings emerge. First, engagement is associated with revision at a modest within-docket magnitude. Second, support-versus-opposition direction does not clearly differentiate outcomes, an informative null inconsistent with simple preference-aggregation. Third, under a permissive reconstruction of commenter type, organizational-majority engagement concentrates in editorial-refinement rather than substantive-modification outcomes at the cross-docket level. A blind human audit of the load-bearing outcome contrast preserves this third finding under corrected labels and reveals that text-similarity methods are insufficient for distinguishing editorial from substantive regulatory change, a measurement-validity lesson we treat as a supporting methodological contribution. Together, these findings locate the equity asymmetry upstream of agency response: in differential capacity across commenter populations to identify, interpret, and contest specific legal obligations.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!EPFL《训练大语言模型》课程
专知会员服务
18+阅读 · 2025年4月25日
EMNLP 2024 | 基于知识编辑的大模型敏感知识擦除
专知会员服务
22+阅读 · 2024年11月19日
【EMNLP 2023】基于大语言模型辩论的多智能体协作推理分析
《获取联合任务》11页slides
专知会员服务
33+阅读 · 2023年11月9日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
一文读懂「Attention is All You Need」| 附代码实现
PaperWeekly
37+阅读 · 2018年1月10日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 8月24日
VIP会员
最新内容
机器的崛起:美海军陆战队组建机器人营思考
专知会员服务
4+阅读 · 9月8日
无面之战:人工智能如何重绘权力版图
专知会员服务
2+阅读 · 9月8日
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
9+阅读 · 9月7日
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
7+阅读 · 9月7日
相关VIP内容
不可错过!EPFL《训练大语言模型》课程
专知会员服务
18+阅读 · 2025年4月25日
EMNLP 2024 | 基于知识编辑的大模型敏感知识擦除
专知会员服务
22+阅读 · 2024年11月19日
【EMNLP 2023】基于大语言模型辩论的多智能体协作推理分析
《获取联合任务》11页slides
专知会员服务
33+阅读 · 2023年11月9日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员