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Record W203212029

La taille du conseil municipal et le coût de la représentation démocratique dans les principales villes du Québec et du Canada

2013· preprint· fr· W203212029 on OpenAlexaboutno aff
Jean‐Philippe Meloche, Patrick Kilfoil

Bibliographic record

VenueÉrudit documents and data repository (Érudit Consortium, University of Montreal) · 2013
Typepreprint
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicFiscal Policy and Economic Growth
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceMunicipal councilWelfare economicsPopulationTown councilGeographyPublic administrationEconomicsSociologyDemography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au sein du débat sur la taille des conseils municipaux auquel se livrent plusieurs villes canadiennes, particulièrement au Québec, très peu d'études viennent mesurer les impacts du nombre d'élus sur les finances publiques locales. Cette recherche s'intéresse aux effets budgétaires de la taille des conseils municipaux dans les grandes villes du Québec et du Canada. Un plus grand nombre d'élus entraîne-t-il vraiment des coûts plus élevés pour les municipalités? Ce rapport propose une analyse de la question à l'aide de régressions multivariées sur des coupes transversales comprenant, d'une part, des municipalités canadiennes de plus de 200 000 habitants et, d'autre part, des municipalités québécoises de plus de 20 000 habitants. Cette recherche montre que l'effet financier du nombre d'élus est double pour les municipalités. Les élus ont d'abord un coût direct sur le fonctionnement du conseil municipal et la vie démocratique. Les dépenses des conseils municipaux dans les villes étudiées augmentent proportionnellement au nombre d'élus, suivant des coefficients d'élasticité entre 0,8 et 0,9. Les élus affectent également les dépenses publiques de façon indirecte par leur propension à ne pas internaliser leur utilisation des ressources communes. Cet effet sur les dépenses totales des municipalités peut devenir important, avec des coefficients d'élasticité du nombre d'élus pouvant atteindre 0,4. Malgré cela, l'enjeu du nombre d'élus demeure généralement négligeable sur le plan des finances publiques municipales, surtout en proportion du budget total.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.020
Threshold uncertainty score0.120

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.004
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.212
Teacher spread0.199 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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

Citations0
Published2013
Admission routes1
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