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Enregistrement W3010430386 · doi:10.1093/aler/ahaa001

Fiscal Incentives in Law Enforcement

2020· article· en· W3010430386 sur OpenAlex
Anna Harvey

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAmerican Law and Economics Review · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveLaw enforcementRevenueEnforcementRegression discontinuity designBusinessPopulationLicensePublic economicsCrashEconomicsFinanceLawPolitical scienceMicroeconomicsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In recent years, numerous observers have raised concerns about “policing for profit,” or the deployment of law enforcement resources to raise revenue rather than to provide public safety. However, identifying the causal effects of fiscal incentives on law enforcement behavior has remained elusive. In a regression discontinuity design implemented on traffic citation and accident data from Saskatchewan, Canada between 1995 and 2016, a fiscal rule reducing by 75% the share of traffic fine revenue captured by the province in towns above 500 in 1996 population is associated with increased rates of accidents, accident-involved vehicles, accident costs, and accident-related injuries in towns just above this threshold, relative to towns just below the threshold. Further, cited drivers in towns just below this threshold are given fewer days to pay their fines and are less likely to pay their fines on time, leading to higher risks of late fees and license suspensions. These findings suggest that fiscal incentives can indeed distort the allocation of law enforcement effort, with distributional consequences for both public safety and economic well-being.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,296 · 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