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Enregistrement W4213082656 · doi:10.3917/rfe.213.0103

Faut-il brûler les règles budgétaires ? Leçons de l’expérience américaine (1988-2017)

2022· article· fr· W4213082656 sur OpenAlexaff
Étienne Farvaque, Marcelin Joanis, Nicolas Ooghe

Notice bibliographique

RevueRevue française d économie · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policies and Political Economy
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’étude des règles budgétaires en vigueur dans les États américains, pour la plupart depuis très longtemps, permet de juger si leur effet est pro ou contra-cyclique face à un choc. Nous analysons les ajustements budgétaires mis en œuvre, non seulement en étudiant les variations des dépenses et des impôts, mais aussi en intégrant la volatilité de l’emploi public. Nous utilisons une classification des règles budgétaires plus détaillée que celle couramment utilisée dans la littérature et intégrons également les fonds de stabilisation (Rainy Day Funds), qui offrent un instrument de lissage de la conjoncture, pour les États en possédant. Nous montrons que, pour les États américains en cycle budgétaire annuel, les règles budgétaires ne sont pas neutres : le nombre de règles budgétaires dans la phase de mise en œuvre du budget exerce une fonction limitative sur le budget, notamment si elles sont de nature constitutionnelle. Ce sont ces règles qui contraignent les gouverneurs à opérer des ajustements budgétaires, et ce avec un effet amplifié en fonction de la force d’un choc non anticipé (générant donc un comportement procyclique).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,192 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2022
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