An analysis of fiscal years 2014 to 2016 Navy Fourth Quarter spending: trends and characteristics of Q4 O&M contractual awards
Notice bibliographique
Résumé
Former United States Under Secretary of Defense Robert Hale stated in a September 2016 article for Breaking Defense, We need to find practical ways to apply the brakes to year-end spending so that [the Department of Defense] funds only its highest-priority needs. This paper analyzes trends and characteristics of the Quarter 4 (Q4) Navy spending habits driving the government’s decisions and the related impacts of those decisions. Previous trends have shown that under-execution in the government leads to future funding decrements. Although seldom documented, this practice leads to increased late spending and a potential for executing ahead of need, but results in an obligation of funds. Our research identifies trends across contractual spending in the Navy Operations and Maintenance accounts between fiscal years 2014 and 2016 to help ensure the government is getting the best value for the limited resources available. Analysis indicated that actual Q4 spending appears higher than historical rates, in excess of 35% in all years. We also noted trends in Q4 spending leading to an increased level of Indefinite Delivery Contracts, and a significant increase in overall contract actions processed. Surprisingly, even with the rush to obligate, 2014 data showed Q4 obligations trended higher than average utilizing Full and Open Competition.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».