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Enregistrement W3125735138

Two Sets of Books at City Hall? Grading the Financial Reports of Canada’s Cities

2016· article· en· W3125735138 sur OpenAlexaboutno aff
Benjamin Dachis, William B. P. Robson, Jennifer M Tsao

Notice bibliographique

RevueC.D. Howe Institute Commentary · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueAccrualFinancePublicationPensionGovernment (linguistics)BusinessFiscal yearAccountingEconomicsEarningsAdvertising
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In nearly all Canada’s larger cities, obscure financial reports – notably inconsistent presentations of key numbers in budgets and end-of-year financial reports – hamper legislators, ratepayers and voters seeking to hold their municipal governments to account. Simple questions like “How much does your municipal government plan to spend this year?” or “How much did it spend last year?” are hard or impossible for a non-expert citizen or councilor to answer. By presenting net rather than gross figures in their budgets, most cities understate their revenue and spending and obscure key activities. The differences in accounting methods in most cities’ budgets as compared to the presentations of their financial results are large, and have real-world consequences. By using cash rather than accrual accounting, cities exaggerate the costs of investments in infrastructure, hide the cost of pension obligations, and make it hard to match the costs and benefits of municipal activities to taxpayers and citizens. Moreover, many cities present their budgets late, after significant money has already been committed or spent, do not publish their financial results in a timely way, and bury key numbers deep in their reports. This report grades the financial presentations of major cities in Canada in their most recent budgets and financial reports. Toronto and Winnipeg are at the bottom, with Fs. In addition to approving their budgets many weeks after their fiscal years had started, these cities provide little information in reader-friendly form. More happily, the cities of Brampton, Calgary, Halifax, Halton and Vancouver garner higher marks. Our key recommendations are that municipal governments should present their annual budgets on the same accounting basis as their financial statements, and that budgets should show gross, not net, revenue and spending figures. Budgets should use accrual accounting, recording revenues and expenses as the relevant activities occur over time. Provincial governments exercise decisive control over cities, so those that impede accrual-based budgets at the municipal level should stop doing so. Now is an opportune time for this change: major reviews of the acts governing municipalities are nearly complete in Alberta and Ontario. Even in cases where a province is the impediment, cities can release the relevant information on their own – and they should.

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)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0100,014
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0120,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1720,060

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2016
Routes d'admission1
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