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Enregistrement W2917541920

Canada's 2012 Fiscal Accountability Rankings

2009· article· en· W2917541920 sur OpenAlexaboutno aff
Colin Busby, William B. P. Robson

Notice bibliographique

RevueC.D. Howe Institute Commentary · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityEconomicsPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada’s governments have regularly missed budget spending and revenue targets during the last decade. Taken together, the spending overruns of federal, provincial and territorial governments have surpassed $53 billion in the last 10 years. If budget targets were met more accurately, current debt loads, tax burdens and deficits would be lower and more manageable. There is considerable variation in the financial reporting of Canadian governments. Some jurisdictions present budget and public accounts figures clearly, making the results in both documents easily comparable. Further, some governments table their public accounts in a timely way, with clean audits and updates on changes to budget plans during the fiscal year. Others, however, do not. The federal government and the governments of Ontario and New Brunswick are leading the way in presenting clear public accounts documents and making an effort to compare and explain deviations from budgeted and year-end revenue and spending figures. At the other end of the scale are the governments of Quebec, Nova Scotia, Prince Edward Island, Newfoundland and Labrador, and the Northwest Territory and Nunavut, which do not present straightforward and comparable figures in their budgets or public accounts. This fifth annual study of governments’ fiscal accountability measures each jurisdiction’s 10-year fiscal record for bias (the average difference between budget projections and actual results) and accuracy (over-shoots and under-shoots of budget targets). The results for spending show Ottawa having the best (lowest) bias score with Newfoundland and Labrador, Ontario and Nova Scotia not far behind. On accuracy, Quebec, New Brunswick, Ontario and Nova Scotia show respectable scores. Resource-dependent jurisdictions, such as Saskatchewan and Alberta, have poor bias and accuracy scores, making them more likely to miss budgeted spending promises than other jurisdictions. The past decade’s cumulative revenue and spending overshoots, and the emerging understanding that a lack of fiscal transparency undermines good management of public money, should inspire Canadian senior governments to improve their financial reporting and their adherence to targets – and for legislators and voters to hold them more closely to account.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,841

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0150,022
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0080,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,004

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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