MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3122486332

Numbers You can Trust? The Fiscal Accountability of Canada’s Senior Governments, 2017

2017· article· en· W3122486332 sur OpenAlexaboutno aff
William B. P. Robson, Colin Busby

Notice bibliographique

RevueC.D. Howe Institute Commentary · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityTransparency (behavior)RevenueTaxpayerGovernment (linguistics)AuditTreasuryLegislatureBusinessFinancePublic administrationAccountingPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadians entrust their governments with major responsibilities, and pay taxes and underwrite borrowing to fund them. Financial reports are a vital tool for understanding governments’ financial plans and activities. Over the past 15 years, federal, provincial and territorial governments have done much to improve the transparency of their reports, and most of them have come closer to delivering on their budget promises. Yet too many continue to present opaque numbers, fail to satisfy their legislative auditors, take too long to present budgets or report, and spend far more than they budgeted. This latest edition of the C.D. Howe Institute’s annual report on the fiscal accountability of Canada’s senior governments assesses the quality of their financial information, and their success or failure in achieving their budgetary goals over the past 15 years. In looking at the quality of governments’ financial reporting, it asks whether an intelligent and motivated non-expert – a citizen, taxpayer or legislator – can get valid, timely and readily understood figures for total revenue and spending in the budget each government presents at the beginning of the year, and in the financial statements released with its public accounts at the end of the year. Alberta and New Brunswick earn the top scores for the quality and timeliness of their budgets and public accounts, with the federal government and British Columbia also doing well. Newfoundland and Labrador and Nova Scotia, though not in the top tier, have improved markedly. Quebec and Prince Edward Island do relatively poorly among the provinces, and Northwest Territories and Nunavut also present figures that our idealized reader would struggle to find and interpret. On the question of accuracy in hitting budget targets, the overall record is one of significant overshoots of both spending and revenue. On average, over all governments and all 15 years, governments spent 2.3 percent more than budgeted, which cumulates to a remarkable $69 billion. The Prairie provinces and the territories recorded the worst overruns; Ontario and Quebec did much better. Over the same period, revenues also overshot projections by 2.3 percent annually, cumulating to $95 billion more than budgeted. Although the overshoots tended to get smaller over the 15 years, a suspicious pattern of in-year spending “surprises” coinciding with in-year revenue “surprises” suggests less than prudent management of public funds. Legislators and Canadians generally should push senior governments to produce timelier, more transparent and reliable financial information, and should use that information to hold governments to account – at budget time, and throughout the fiscal year.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0180,005
Communication savante0,0170,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueC.D. Howe Institute CommentaryMême sujetCanadian Policy and GovernanceTravaux en français237 207