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Enregistrement W1987103024 · doi:10.1017/s0008423905040631

The Impact of Representation Per Capita on the Distribution of Federal Spending and Income Taxes

2005· article· fr· W1987103024 sur OpenAlexaboutno aff
Tom A. Evans

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Political Science · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPer capitaEconomicsWelfare economicsDistribution (mathematics)Per capita incomeGovernment spendingUnemploymentPolitical scienceMathematicsSociologyDemographyMacroeconomicsWelfareMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. A vote-maximizing incumbent government is expected to adjust discretionary spending and taxation in ways that increase its probability for re-election. Unequal voters per electoral district in Canada distort this calculation in favour of small electoral districts. Using two measures of federal expenditures, and one of income taxes, between the years 1961–2000, empirical estimates indicate that greater representation per capita (lower relative electoral district populations) results in higher federal spending, and lower income taxes, per capita, even after controlling for income and unemployment. Résumé. Un gouvernement en place tentant de maximiser les votes en sa faveur est censé ajuster les dépenses discrétionnaires et les impôts de manière à augmenter la probabilité de sa réélection. L'inégalité du nombre d'électeurs des districts électoraux au Canada crée une distorsion en faveur des districts de petite taille. En utilisant deux mesures des dépenses fédérales et une mesure des impôts sur le revenu entre 1961 et 2000, nos résultats empiriques montrent qu'une plus forte représentation par habitant (plus petits districts électoraux) entraîne des dépenses fédérales plus importantes et des impôts sur le revenu moins élevés par personne, même en contrôlant pour le revenu et le taux de chômage.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,329 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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