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Enregistrement W3157757380 · doi:10.33119/jmfs.2018.34.4

Spending reviews as tools in the public sector

2019· article· en· W3157757380 sur OpenAlexaboutno aff
Marta Postuła

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Financial Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policies and Political Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationConsolidation (business)European unionStability and Growth PactPublic spendingEconomic policyPublic sectorFiscal policyPublic financeFinancial crisisEu countriesMember statesPublic interestEconomicsBusinessPolitical scienceFinanceEconomyMacroeconomicsLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Worsening performance of public finance reported by a number of countries as a result of the global financial crisis enhanced interest in advanced and innovative methods of fiscal consolidation and stabilisation. Spending reviews are amongst the most comprehensive and advanced methods of this type. In the post-2008 age, spending reviews have been carried out by countries that had used the tool in earlier periods (the Netherlands, Denmark, Finland, the UK or Australia) as well as by those who started using them for the first time (Ireland, Canada and France). Spending reviews are used in countries that are well advanced economically and whose public management systems are sufficiently mature.European Union Member States exhibit diverse interest in applying spending reviews which are not mandatory and have not been formalised in international legislation. The EU legislation contains general recommendations for the application of the rational fiscal policy enshrined first in the Treaty provisions, further developed by in the Stability and Growth Pact and detailed in 2011. The paper analyses the up-to-date experiences in using spending reviews in selected countries and draws conclusions from the process.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,168
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,168
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0120,014
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0160,011
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,180 · 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
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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