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Enregistrement W4365447344 · doi:10.1080/07352166.2023.2187302

Local government amalgamations and pre-merger overspending: Central naivety meets local opportunism

2023· article· en· W4365447344 sur OpenAlexaff
Jostein Askim, Kurt Houlberg, Jan Erling Klausen

Notice bibliographique

RevueJournal of Urban Affairs · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing, Finance, and Neoliberalism
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesNorges ForskningsrådUniversitetet i Oslo
Mots-clésOpportunismLocal governmentEconomic geographyBusinessPolitical scienceSociologyEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amalgamation of local governments is an incentive for pre-merger overspending as the costs are transferred to the merged unit of the future. The article updates application of the common pool theory to such opportunistic pre-merger behavior. It studies Norway’s reform of the 2010s and paints a uniquely nuanced picture of pre-merger overspending, comparing fiscal policies before and after enactment of the reform among merging and non-merging municipalities. It provides corroboration that local governments that are about to merge overspend prior to the merger. New insights are gained into local governments’ differential incentives to allocate overspending to capital or current expenditure, and their opportunities to act on these incentives in the final and penultimate years before mergers are implemented. New insights are also gained into the differential incentive structures of junior and senior partners to a merger. Juniors overspend the most on current expenditure, while junior and senior partners overspend equally on capital expenditure. These insights not only have theoretical value but also practical applications.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,575
Score d'incertitude au seuil0,757

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)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,195 · 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.

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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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