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Enregistrement W2076047010 · doi:10.1093/jopart/mup028

Stability and Punctuations in Public Spending: A Comparative Study of Budget Functions

2009· article· en· W2076047010 sur OpenAlexaff
Christian Breunig, C. Koski, Peter Bjerre Mortensen

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Administration Research and Theory · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Government Finance and Decentralization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncrementalismPublic spendingEconomicsGovernment spendingPublic economicsGovernment (linguistics)Stability (learning theory)Distribution (mathematics)Political scienceLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article provides a comprehensive analysis of stability and punctuations in public spending within and across two different countries—Denmark and the United States. The theoretical starting point is the classic model of budget incrementalism and Jones and Baumgartner's model of disproportionate information processing. First, despite the clear differences in institutional setup, we show that public spending spanning many decades in Denmark and the United States are characterized by a similar distribution of small-, medium-, and large-scale spending changes. What is more intriguing is that we show how this aggregate result obscures (1) substantial variation between categories of public spending and (2) similar tendencies within similar spending categories across the two countries. These findings suggest that we need to unpack the overall budgets for detecting the particular sources of stability and change in government spending. Hence, the article offers important comparative findings that not only challenge the empirical validity of classic budgetary incrementalism but also advocate an increased focus on more disaggregated spending dynamics than employed in previous studies of the model of disproportionate information processing.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,226
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,219 · 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'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

Citations50
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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