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Enregistrement W4416608059 · doi:10.1007/978-3-031-99812-6_11

Equalization of Financing Between Urban and Rural Local Governments: Canada

2025· book-chapter· en· W4416608059 sur OpenAlexaffabout
Enid Slack

Notice bibliographique

RevueLocal and urban governance · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Government Finance and Decentralization
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueEqualization (audio)Scale (ratio)Rural areaService (business)Tax revenueTransfer (computing)Transfer payment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Federal and provincial/territorial transfers to municipalities in Canada account for about one fifth of municipal revenues, on average. The majority of these transfers come from the provincial/territorial governments, and most of them are earmarked for specific purposes. Nevertheless, many provinces/territories provide an equalization transfer to municipalities that is usually based on a measure of fiscal capacity. Two provinces share provincial sales tax revenues with municipalities and most provide unconditional transfers based on population, road kilometres, or other variables. Many provinces provide separate transfers to rural municipalities to reflect the challenges these communities face because they may be more sparsely developed, more remote, and experience colder weather. These challenges result in higher costs for heating, housing, and transportation, and the inability to achieve economies of scale in the provision of services. These municipalities are also likely to have smaller tax bases (and less ability to raise revenue). An implicit form of equalization also exists where urban and rural municipalities in Canada have been amalgamated into one municipality. Equalization transfers, transfers to rural municipalities, and municipal amalgamation all help smaller and rural municipalities provide a reasonable level of service by levying reasonable tax rates, although they do not fully achieve that goal.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,206 · 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.

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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