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Record W1996409350 · doi:10.3917/risa.732.0207

Les conséquences de la budgétisation axée sur les résultats pour la fonction parlementaire : L'exemple de quatre pays

2007· article· fr· W1996409350 on OpenAlexaboutno aff
Miekatrien Sterck

Bibliographic record

VenueRevue Internationale des Sciences Administratives · 2007
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Policy and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé Les initiatives de budgétisation axée sur les résultats sont souvent en partie justifiées par la volonté d’améliorer la responsabilité du gouvernement devant le Parlement. Leur efficacité à cet égard n’est cependant pas toujours manifeste. Dans le présent article, nous décrivons et expliquons les conséquences de la budgétisation axée sur les résultats pour la fonction parlementaire dans le processus budgétaire. Pour ce faire, nous comparons les initiatives de ce type mises en œuvre par le gouvernement du Commonwealth australien, le gouvernement central des Pays-Bas, le gouvernement central suédois et le gouvernement fédéral canadien. La conclusion de cette étude est que les initiatives de budgétisation axée sur les résultats que nous avons étudiées sont essentiellement axées sur la modification de la structure budgétaire, mais qu’elles ne parviennent pas vraiment à faire évoluer les fonctions budgétaires. Remarques à l’intention des praticiens Dans le présent article, nous réfléchissons aux conséquences des réformes axées sur la budgétisation au rendement sur la responsabilité devant le Parlement. Comment les membres de l’exécutif peuvent-ils faire participer le législatif à ces réformes ? Comment concilier les différents objectifs poursuivis par un système de budgétisation au rendement ? Comment rendre compte des résultats au Parlement de façon à la fois transparente et pertinente ? En ce qui concerne les parlementaires, cet article les aidera peut-être à envisager des façons d’adapter leurs procédures et leurs activités afin de tirer parti des initiatives de budgétisation au rendement. Comment attirer l’attention sur les informations sur le rendement et accentuer le recours à ces informations ?

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.624
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.007
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.088
GPT teacher head0.386
Teacher spread0.298 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2007
Admission routes1
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