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Enregistrement W6958000911 · doi:10.6068/dp16bd756e65818

TREND: International Monetary Fund. Government Finance Statistics: Revenue: Revenue (Percent of GDP) | Country: Canada | Sector: General government | Accounting Code: G111, 1990 - 2017. Data Planet™ Statistical Datasets: A SAGE Publishing Resource Dataset-ID: 056-019-010

2019· other· en· W6958000911 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueData Planet · 2019
Typeother
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment revenuePublic financeRevenueGovernment (linguistics)National accountsMarket liquidityPublic sectorEconomic statistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

datasets.shared.infosheet.CitationMgr@3f2 Dataset: Provides statistics on revenue of general government and its subsectors as a percentage of (Gross Domestic Product). Presents statistics on revenue of general government and its subsectors as reported by member countries of the International Monetary Fund (IMF). Statistics are from the Government Finance Statistics (GFS) system produced by the IMF, which is designed to provide statistics that enable policymakers and analysts to study developments in the financial operations, financial position, and liquidity situation of the general government sector or the public sector in a consistent and systematic manner. The GFS analytic framework can be used to analyze the operations of a specific level of government and transactions between levels of government as well as the entire general government or public sector. The statistical unit employed in the GFS system is the institutional unit, ie, units that affect fiscal policies, and can, in their own right, own assets, incur liabilities, and engage in economic activities and transactions with other entities. Data are typically obtained directly from the accounting records of these entities. Note that in macroeconomic statistics, provision is made for three subsectors of general government: central, state, and local. Not all countries have all three levels; and other countries may have more than three levels. In addition to levels of government, the existence of social security funds and their role in fiscal policy may require that statistics for all social security funds be compiled as a separate subsector of the general government sector. https://data-imf-org.libproxy.tulane.edu/?sk=FA66D646-6438-4A65-85E5-C6C4116C4416 Category: Government and Politics, International Relations and Trade Subject: State Government, Local Government, Public Finance, Government Receipts, Revenue, Central Government, Social Insurance Systems Source: International Monetary Fund Headquartered in Washington, DC, the International Monetary Fund (IMF) was conceived at a United Nations conference convened in Bretton Woods, New Hampshire, United States, in July 1944. The 44 governments represented at that conference sought to build a framework for economic cooperation that would avoid a repetition of the vicious circle of competitive devaluations that had contributed to the Great Depression of the 1930s. As of 2015, the IMF has 188 member countries. Its primary purpose is to ensure the stability of the international monetary system, specifically the system of exchange rates and international payments that enables countries (and their citizens) to transact with one other. This system is essential for promoting sustainable economic growth, increasing living standards, and reducing poverty. The Fund’s mandate has recently been clarified and updated to cover the full range of macroeconomic and financial sector issues that bear on global stability. The IMF is a specialized independent agency of the United Nations but has its own charter, governing structure, and finances. Its members are represented through a quota system broadly based on their relative size in the global economy. http://www.imf.org.libproxy.tulane.edu:2048/

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0080,019
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1330,178

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2019
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