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Enregistrement W2558377847 · doi:10.1080/03003930.2016.1263189

The use of intergovernmental grants to municipalities for electoral purposes by subnational governments

2016· article· en· W2558377847 sur OpenAlexaffabout
Kadour Mehiriz

Notice bibliographique

RevueLocal Government Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Government Finance and Decentralization
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScrutinyPoliticsPublic administrationOpposition (politics)Transparency (behavior)Local governmentPolitical scienceAgency (philosophy)Electoral geographyPopulationPublic economicsEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subnational governments devote a significant share of their financial resources to help municipalities provide local public services to their citizens. Compared to the large number of studies on national governments, little effort has been devoted to the influence of distributive politics on the use of intergovernmental grants by subnational governments. To fill this gap, this study uses a data set covering the period 2001–2011 to verify to what extent the Québec government used conditional grants to municipalities for electoral purposes. The results of this study show that the allocation of grants to municipalities is not exempt from electoral politics as municipalities located in districts held by governing parties or in high electoral competition districts receive more grants than other municipalities. However, the influence of electoral politics decreases substantially when the management of intergovernmental grants is under tight scrutiny by the opposition parties, mass media and the population. These findings suggest that distributive politics can be conceptualised as a political agency problem whose prevalence is seriously constrained by the improvement of the transparency of public policies management.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,671

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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