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Enregistrement W4362605963 · doi:10.51952/9781529215588.fm001

Front Matter

2023· paratext· en· W4362605963 sur OpenAlexfundno aff
Carrie Manning

Notice bibliographique

RevueBristol University Press eBooks · 2023
Typeparatext
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Government Finance and Decentralization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHome OfficeUniversity of OttawaGeorgia State University
Mots-clésFront (military)GeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This book is about the relationship between taxes and democracy. Specifically, it shows how policies to limit local revenue generation at state and local levels in the U.S. have direct and lasting consequences for equity, equality, and fairness. This occurs not simply through shrinking budgets for public goods and services. Tax structures also embed, and reproduce, an implicit social contract between government and citizens, creating path-dependent outcomes that reach into the future and create unintended consequences that are rarely traced back to revenue models. The book begins by showing how legal limitations on taxing decisions by local jurisdictions has led to increasing use of new models for revenue generation that weaken transparency and fiscal accountability, and that subsequently undermine equity. These limits include constitutional and statutory limits on new taxes or rate increases at state and local levels, as well as the use of state powers of preemption to prevent local jurisdictions from increasing revenues using traditional taxes. This has led to a reliance on fines and fees to fund even the most essential public services. The book describes how greater reliance on these less transparent ‘taxes’ undermines fiscal accountability, places unfair burdens on certain groups of citizens, and weakens the connection between governments and citizens. These practices obscure a social contract in which revenue and legitimacy for the state are exchanged for public services offered to all citizens.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,023

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 GPT0,250
Écart entre enseignants0,223 · 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
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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