MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400308709 · doi:10.1093/cesifo/ifae007

Political Partisanship and Economic Outcomes: Canada, 1870–2020

2024· article· en· W4400308709 sur OpenAlexaffabout
Marcel Voia, J. Stephen Ferris

Notice bibliographique

RevueCESifo Economic Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsGovernment (linguistics)EconomicsImmigrationGreat DepressionPolitical economyDepression (economics)Period (music)Political scienceKeynesian economicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper examines the role of partisanship at the provincial and federal levels in relation to the functioning of the Canadian economy. At the provincial level (1976–2019), we find no evidence of a traditional partisan effect but do find evidence weakly consistent with a rational partisan cycle a′ la Alesina. At the federal level (1870–2020), we also find no evidence consistent with a distinctive expansion in output arising when the government is controlled by the left-leaning (Liberal) political party although we again find evidence of a weak rational partisan effect. The former result is reinforced by finding the absence of evidence of partisan changes in federal spending and/or taxation. But while the data do not support a theory of left-right partisan policy over the entire post-Confederation (1867) period of Canada’s history, the data do support distinctive periods of partisan influence on aggregate output. The first is consistent with Sir John A. MacDonald’s post-Confederation conservative government’s adoption of a policy of nation-building based on the railway, immigration, and tariffs. The second is the period between 1885 and 1933 where traditional left-right partisanship is evident and the third is the period following the Great Depression where a distinction between the outcomes arising under left- versus right-leaning parties is no longer apparent.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,208 · 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
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCESifo Economic StudiesMême sujetFiscal Policy and Economic GrowthTravaux en français237 207