Notice bibliographique
Résumé
Abstract : The federal government workforce is now the smallest it has been in more than 30 years, going all the way back to the Kennedy Administration. (2) The cuts were long overdue. People had long since grown tired of new government programs initiated each year, with none ever ending. They were tired of stories about senseless sounding government jobs, like the Official Tea-Taster, tired of larger and larger bureaucracies in Washington interfering more and more with their lives. For years, presidential candidates have been promising to make government smaller. But until Bill Clinton, none delivered. The workforce cuts are saving lots of money. For fiscal year 1996, the average government worker costs more than $44,000 a year, not including office space and supplies. (3) Cutting a quarter million jobs, therefore, can save well over $10 billion annually. But that's not the half of it. The savings from all the common sense reforms we have put in place total $ 118 billion.* Put that together with the benefits of our healthy economy, and you'll see that the Clinton-Gore Administration has come up with another one for the record books: four straight years of deficit cuts, for a stupendous total reduction of $476 billion.(4) Even though big cuts in government were long overdue, and even though they are a crucial step in getting the country out of the red, there is a right way and a wrong way to cut government. The right way is to show some consideration for the workers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,022 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,010 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».