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Enregistrement W2167905061 · doi:10.1111/apce.12029

THE THEORY AND EVIDENCE PERTAINING TO LOCAL GOVERNMENT MIXED ENTERPRISES

2014· article· en· W2167905061 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAnnals of Public and Cooperative Economics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAuction Theory and Applications
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollusionLocal governmentEmpirical evidencePublic goodPublic economicsSocial WelfareTaxonomy (biology)WelfareEconomicsEmpirical researchMicroeconomicsPolitical sciencePublic administrationMathematicsEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This paper addresses some of the gaps in both classification and theory pertaining to local government MEs and presents tentative predictions concerning the performance of local MEs. As a preliminary, we identify the different forms of entities with ME characteristics and place them within a comprehensive taxonomy. Most local MEs provide local public goods. Consequently, their primary goal should be to improve social welfare. This goal should drive both theory development and the evaluation of ME performance. We present three principal‐agent models that offer contrasting theories of ME performance with differing assumptions about the motivations and behaviour of the relevant actors: (1) a ‘best of both worlds’ model; (2) a ‘worst of both worlds’ model, and (3) a ‘profit collusion world’ model. We indirectly test these models by reviewing and assessing the empirical performance of MEs, focusing on their social welfare effects, or using related measures of performance where we have no direct evidence on social welfare effects. Finally, we draw on the theory and empirical evidence to make some predictions about the behaviour and performance of local MEs.

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,224 · 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