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Enregistrement W1569818740

Canadian Regulatory Cost-Benefit Analysis Guide

2007· preprint· en· W1569818740 sur OpenAlexaboutno aff
Glenn P. Jenkins, Chun‐Yan Kuo, John Giraldez

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2007
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCost–benefit analysisBusinessProcess (computing)Economic analysisRegulatory reformCost analysisPublic economicsPolicy analysisRisk analysis (engineering)EconomicsOperations researchPublic administrationEngineeringPolitical scienceComputer scienceAgricultural economics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Regulatory Cost-Benefit Analysis Guide was prepared for the use of federal departments and agencies as they perform cost-benefit analysis to determine the potential impact of regulatory decisions. The guide incorporates the evolution of regulatory policy and developments in the analysis of the impacts of regulations in Canada and elsewhere over the past decade. Such an analysis highlights the importance of identifying and measuring the economic benefits and costs as an essential input into the design process of such regulatory actions. The increased interest of governments in the consequences of regulation has led to the development of various cost-benefit analysis guides in countries such as the United States, Australia, and EU as well as by international organizations. This is the discussion version of the proposed cost benefit guide for the evaluation of regulatory proposal in Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0100,008
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1180,030

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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