MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2791654480 · doi:10.1787/ceaaa9b0-en

Decentralisation in a Globalised World

2018· paratext· en· W2791654480 sur OpenAlexaff
Robin Boadway, S. M. Dougherty

Notice bibliographique

RevueOECD working papers on fiscal federalism · 2018
Typeparatext
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Government Finance and Decentralization
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecentralizationGlobalizationGovernment (linguistics)RevenueFederalismFace (sociological concept)BusinessCapital (architecture)InequalityEconomic systemState (computer science)Economic growthEconomicsPolitical scienceMarket economyPoliticsFinanceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globalisation accompanied by the growing importance of information technology and knowledge-based production pose challenging problems for federations. We summarise the difficulties that traditional decentralised federations face in addressing problems of competitiveness, innovation and inequality brought on by globalisation. Adapting to these challenges involves rethinking the roles of various levels of government and rebalancing them appropriately. On the one hand, responding to inequality enhances the policy role of the federal government. On the other hand, state and local governments must respond to the imperative of providing education and business services to equip citizens and firms to compete in the knowledge economy. Perhaps most important, large urban governments are best placed to provide the physical and social capital to support innovation hubs. A key challenge for fiscal federalism is to facilitate the decentralisation of responsibilities to urban governments. This entails new thinking about revenue decentralisation, policy harmonisation and the structure of intergovernmental transfers so that cities can implement their policies effectively and accountably.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,002

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOECD working papers on fiscal federalismMême sujetLocal Government Finance and DecentralizationTravaux en français237 207