MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W69048994

The Best Kept Secrets in Government

2016· book· en· W69048994 sur OpenAlexaboutno aff
Al Gore

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Administration (probate law)WorkforceBureaucracyPresidential systemBig governmentQuarter (Canadian coin)Political sciencePublic administrationPoliticsBusinessLawHistory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPublic Policy and Administration ResearchTravaux en français237 207