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Enregistrement W3121629385

Through the Roof: The High Cost of Barriers to Building New Housing in Canadian Municipalities

2018· article· en· W3121629385 sur OpenAlexaboutno aff
Benjamin Dachis, Vincent Thivierge

Notice bibliographique

RevueC.D. Howe Institute Commentary · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueFiscal yearBusinessLegislatureGovernment (linguistics)AccountabilityGovernment revenueEconomic policyEconomicsFinancePublic economicsPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2017, Canada’s senior governments spent some $782 billion on program expenditures and interest payments, amounting to 36 percent of gross domestic product. Control of public money is fundamental to democratic government, so it is natural to wonder how much of this activity – and the taxes, fees and borrowing that support it – reflects deliberate choices by voters and legislators. Formal accountability exists. Governments typically present budgets before or shortly after the start of the fiscal year, and budget votes are votes of confidence on which governments stand or fall. Legislatures and their committees play a key role in authorizing many specific expenditures. Governments table their public accounts, which present the audited results for actual revenues and expenses, after the end of the fiscal year. But comparing the expenses and revenues projected in the budgets of Canada’s federal, provincial and territorial governments at the beginning of the year with the results reported in their public accounts after the end of the year reveals that governments routinely miss their budget targets by economically meaningful amounts. More significant, they miss their targets in predictable ways: expenses and revenue typically come in above what the budgets promised. Over the past 15 years, senior governments’ cumulative spending overshoot adds up to $69 billion, with the Prairie Provinces and the Territories showing the biggest overruns. Even larger is the cumulative revenue overshoot: $104 billion. Governments in Canada are spending and taxing far more this year than they would have if they had delivered on their budget commitments. Comparing the annual patterns of overshoots and undershoots over time raises a further concern. Rather than overshoots of expenses coinciding with undershoots of revenue, or vice versa, as would happen if government finances were responding to economic cycles, overshoots on either side of the ledger tend to coincide – which suggests that governments are spending “windfalls” and/or managing the bottom line. Encouragingly, however, the tendency to overshoot and miss budget targets more generally, and the troubling annual patterns, seem to have become less pronounced over the past 15 years. Several steps, including estimates that are more timely and presented in the context of the government’s fiscal plan, a stronger role for legislative committees that authorize spending, and faster and more frequent publication of actual results, could further improve the record. Canada’s senior governments should improve the quality of their budget forecasts and their adherence to those forecasts, and legislators and voters should hold them accountable for doing so.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0280,005
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,287 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
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