Que reste-t-il du rapport de la Commission sur le déséquilibre fiscal?
Bibliographic record
Abstract
Cette étude présente l'analyse des résultats de deux questions d'un sondage portant sur les finances publiques réalisé par la firme CROP du 20 au 31 janvier 2005. Celles-ci portent sur le déséquilibre fiscal, c'est-à-dire l'idée que le gouvernement fédéral au Canada perçoit trop de revenus par rapport à ses responsabilités alors que ce serait l'inverse pour les gouvernements provinciaux. La première question vise à déterminer dans quelle proportion les répondants adhèrent à cette idée. La seconde entend déterminer dans quelle mesure les répondants sont enclins à un transfert de points d'impôt en vue de remédier à ce problème. En plus d'analyser les résultats globaux des réponses à ces questions, les auteurs accordent aussi une attention aux résultats en fonction de la langue et l'allégeance politique des répondants. Entre autres, les auteurs affirment que malgré les milliards provenant de la récente entente sur la santé, l'appui à l'idée d'un déséquilibre fiscal est désormais plus fort qu'il l'était au moment où la Commission sur le déséquilibre fiscal siégeait. De plus, ils constatent qu'une forte proportion des répondants soutient la principale recommandation de son rapport qui consiste au transfert de points d'impôt.
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 | 0.005 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".