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Enregistrement W7116054486 · doi:10.11575/prism/50841

Serving More People Than You Can Tax: The Fiscal Impact of “Fringe Populations” on Northern Ontario Municipalities

2025· other· en· W7116054486 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPer capitaPopulationPopulation sizeRecreationPer capita income

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This analysis finds several relationships between the relative size of municipalities’ fringe populations and their per capita spending. When all Northern Ontario communities with available financial data are considered, an increase in the relative size of a municipality’s fringe population is associated with greater spending on four types of services: environmental services, protection services, recreation and cultural services, and social and family services. An increase in the relative size of a municipality’s fringe population is also associated with less spending on health services. Overall, municipalities with larger fringe populations tend to spend more in total. I repeat the analysis with two other sets of municipalities: the 25 most populous municipalities in Northern Ontario, and 31 municipalities that represent population centres as defined by Statistics Canada. Among these larger communities, there is no association between the relative size of a municipality’s fringe populations and overall per capita spending. Nevertheless, larger fringe populations are associated with greater spending per capita on protection services and less spending on transportation services. It is unclear why a larger fringe population would be associated with less spending on certain services. The most plausible explanation is that municipalities seek to offset the fiscal impact of the demands that fringe populations place on certain services by reducing spending on others. These results do not show for certain that fringe populations cause municipalities to spend more. At least part of this spending is likely caused by fringe populations. Fringe populations can logically be expected to place demands on certain municipal services, and some municipalities have arrangements in place to serve fringe populations. However, it is also possible that greater municipal spending leads to larger fringe populations. A municipality that offers better services could attract more people to its unorganized fringe. Furthermore, the higher taxes that accompany greater spending could push more people to live in unorganized areas instead of within the municipality. Nevertheless, whatever causes the relationship between relatively large fringe populations and greater municipal spending, the result is the same: some people living in unorganized areas benefit from services provided by municipalities without paying taxes to these municipalities. In light of these findings, addressing issues relating to service delivery and funding in both incorporated municipalities and unorganized areas should be a greater priority in Northern Ontario. Reforms are needed to ensure that people in all parts of Northern Ontario have access to adequate services, pay their fair share for these services, and have a voice in decision-making. In developing solutions, dialogue and cooperation between municipalities, residents of unorganized areas, and the Government of Ontario will be essential. Possible options for reform include municipal annexations of certain unorganized areas or, more ambitiously, adopting a system of regional government in Northern Ontario modelled on British Columbia’s system of regional districts. Whatever solutions are adopted, the goal should be to benefit people in both incorporated municipalities and unorganized areas.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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'admission1
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