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Enregistrement W3124880950

Common practices in setting expenditure ceilings within national budgets

2013· preprint· en· W3124880950 sur OpenAlexaboutno aff
William Dorotinsky, Joanna Alexandra Watkins

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommonwealth, Australian Politics and Federalism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationChristian ministryGovernment (linguistics)BusinessTerm (time)Medium termProcess (computing)Public economicsEconomicsEconomic growthPolitical scienceMacroeconomicsComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developing a national budget has always
\n entailed a complex set of negotiations between national
\n Government priorities, line ministry priorities, and a
\n national funding envelope. This note explains how to
\n introduce a medium term horizon into a government’s
\n budgeting process, including the key steps involved. It
\n provides guidance on setting aggregate and line ministry
\n ceilings, reviewing experiences from countries with
\n extensive experience of ceilings (for example, Finland, the
\n Netherlands, Sweden, South Korea, Indonesia, Brazil,
\n Australia, and Canada, among others), as well as those that
\n have more recently adopted them. There is no one right way
\n to set expenditure ceilings. Countries tailor expenditure
\n ceilings to meet their specific needs, budget challenges,
\n and capacity constraints. This note presents an iterative
\n approach - starting from annual ceilings and gradually
\n moving toward a medium-term expenditure framework - allowing
\n for procedural, institutional, and organizational learning
\n and adaptation along the way.

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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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