Learning for the Past: How Canadian Fiscal Policies of the 1990s Can Be Applied Today
Notice bibliographique
Résumé
This work provides a historical overview that identifies parallels between the fiscal challenges facing Canadian governments in the 1990s and those facing governments in 2011. It highlights how the federal government, as well as various provincial governments in the 1980s, failed to balance their budgets when they attempted to slow the growth in program spending and wait for revenues to rebound strongly enough to close the gap between spending and resources. But it wasn’t until the spending reductions of the 1990s that both the federal government and the provinces returned to fiscal balance and achieved declining debt and interest costs. As the November 2011 budget update from Ottawa showed, the federal government is following the same plan as governments of the 1980s and now doesn’t expect to balance its budget until 2015/16, a year later than originally anticipated. Worse, most provincial governments are poised to make the same budget mistake as Ottawa: relying on rosy revenue projections while attempting to slow the growth in spending. The study singles out Ontario and Quebec, Canada’s two largest provinces, as facing among the most serious debt and deficit problems while praising Saskatchewan as the only province currently showing a balanced budget. The authors conclude that wishing for revenue growth will not balance the budget, but real spending reductions, based on the successes of the 1990s, will. They outline the decisive steps that Ottawa and the provinces must take to rein in spending and set the Canadian economy to rights.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,010 |
| Communication savante | 0,020 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».