Notice bibliographique
Résumé
In the mid‐1990s Canada's federal government, concerned about a debt‐to‐GDP ratio that was approaching 70%, began a decade‐long policy of cutting government spending. It also increased taxes, but by only one dollar for about every six dollars of spending cuts. The Canadian government cut subsidies to individuals, corporations, and provincial governments while tightening eligibility for unemployment insurance. The government also sold off its holdings of various state‐owned enterprises. One major success was its shifting of air traffic control to NAV Canada, a private, non‐profit user cooperative. This step netted the government $1.4 billion at the outset, saved about $200 million a year in subsidies, and resulted in a technological revolution in air traffic control that has put Canada years ahead of the United States. From 1997 to 2008, Canada's government had an unbroken string of annual budget surpluses; and by 2009, Canada's debt‐to‐GDP ratio had fallen below 30%. Starting in 2000, the government used some of what otherwise would have been surplus to cut taxes on individuals and corporations. The corporate tax rate was cut in stages from 28% in 2000 to 21% by 2004.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,014 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».