Des routes et des jeux: depenses des administrations publiques en infrastructures au Canada de 1961 a 2005
Bibliographic record
Abstract
La croissance globale du capital d'infrastructures des administrations publiques a été très semblable dans la plupart des régions au cours des 44 années à l'étude. Selon une nouvelle étude, publiée en septembre 2007 dans L'observateur économique canadien, à l'exception des provinces de l'Atlantique, l'intervalle de croissance annuelle moyenne du capital d'une région à l'autre depuis 1961 est très étroit, se situant entre 1, 8 % et 2, 2 %. Depuis 2000, le capital des administrations publiques en infrastructure a augmenté plus qu'à toute autre période depuis les années 1960 et 1970. Cependant, la croissance n'a pas été suffisamment importante pour empêcher nos infrastructures de présenter de plus en plus de signes d'usure (ces données tiennent compte de la dépréciation et sont en dollars constants de 1997). Cette usure est attribuable au fait que, durant les années 1990, les administrations publiques, aux prises avec d'importants déficits budgétaires, ont réduit leurs investissements, et que les actifs constitués durant l'essor des infrastructures de l'après-guerre arrivaient à la fin de leur vie utile. Le présent document analyse l'investissement des administrations publiques en infrastructures par région, de 1961 à 2005, selon le palier d'administration publique et le type d'actif.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".