Spending Reviews – a Tool to Support the Effcient Management of Public Funds
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Respective European Union member states' interest in using spending reviews varies as there are no international mandatory regulations.The EU legislation contains general indications as to maintaining a rational fiscal policy, from the provisions of the TFUE, expanded in the Pact for Stability and Growth, and elaborated in 2011.Methodology: Adopting an interpretative research approach, this article elaborates a multiple explanatory case study design to discover how existing theories about public spending reviews are conceptualized by practitioners in their natural contexts.Findings: The deteriorated state of many countries' public finances, as a result of the global financial crisis, has increased the interest in advanced innovative consolidation and fiscal stabilization methods.Spending reviews are among the most developed and advanced methods.Such reviews were conducted both by countries that had applied this instrument before (Netherlands, Denmark, Finland, United Kingdom, Australia), and by those that introduced them for the first time (Ireland, Canada, France).However, reviews are applied in countries characterized by significant economic advancement and mature public management systems.Originality: This article analyses and draws conclusions from several selected countries' experience to date in using spending reviews.The budget functions are compared using information from the implementation of the spending reviews.This article contributes to filling two main gaps identified in the literature review.
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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 | 0,074 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».