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Record W2553895977

Règles budgétaires touchant les dépenses consolidées

2016· preprint· fr· W2553895977 on OpenAlexaboutno aff
Bryan Campbell, Michel Magnan, Benoît Perron, Zabiullah Tarshi

Bibliographic record

VenueRePEc: Research Papers in Economics · 2016
Typepreprint
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsVariety (cybernetics)Order (exchange)Government (linguistics)Welfare economicsSet (abstract data type)EconomicsPolitical scienceFinanceComputer sciencePhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

In this study we analyze the impact on the government deficit of the adoption of fixed budget rules. The literature in this area is considerable and is surveyed in Part A of the Report. Here we observe that rules fall under two general categories. The first is goal oriented with specific overall objectives for the deficit, as in the zero-deficit rule. A second approach focuses on expenditure limitations or restrictions. In our review of the literature, we also note that those jurisdictions that have imposed the discipline of a budget rule have experienced better results in managing their deficits. We turn our attention in Part B to the construction of a coherent set of budget data over as long a span as possible. The first reality that we faced is that comparable Quebec Public Accounts data extends only to 1998. Since this date, however, there have been two accounting reforms that necessitate considerable adjustments to the data in order to render them compatible. This part of the Report suggests a variety of resolutions and reconstructs the different components of the budget data for each of the resolutions. Based on this data analysis, Part C presents the results of an extensive simulation exercise to illustrate the impact of different budget rules on the evolution of the budget over a mid-term horizon. Ce rapport vise à analyser l’impact potentiel sur le déficit gouvernemental de la mise en œuvre d’une règle budgétaire. Selon les écrits dans le domaine, lesquels sont résumés dans le volet A du rapport, une règle budgétaire peut prendre différentes formes qui peuvent se regrouper en deux catégories, soit les règles spécifiant des cibles de déficit strictes (p. ex., déficit zéro) et les règles détaillées qui portent sur les augmentations (diminutions) de dépenses. Nous recensons un certain nombre de juridictions qui ont appliqué l’une ou l’autre de ces règles. Globalement, les juridictions ayant adopté la discipline d’avoir une règle budgétaire semblent afficher une meilleure performance quant à la gestion de leur déficit.Pour faire suite à cette synthèse des écrits, dans le cadre du volet B, nous dirigeons notre attention sur les comptes publics du gouvernement du Québec. En effet, afin d’éventuellement analyser l’efficacité relative de différentes règles budgétaires, il nous faut tout d’abord pouvoir compter sur des données budgétaires cohérentes sur plusieurs années. Or, à cet égard, nous avons fait face à deux défis de taille. Premièrement, les comptes publics du gouvernement du Québec présentés dans un format comparable ne remontent qu’à 1998. Deuxièmement, depuis 1998, deux réformes comptables majeures ont modifié la teneur des séries temporelles des comptes publics, rendant toute comparaison couvrant différentes réformes comptables hasardeuse. Par conséquent, nous avons dû recourir à des méthodologies d’estimation pour construire des séries temporelles de données budgétaires comparables. Ce travail a impliqué à la fois les chiffres budgétaires ainsi que les comptes publics audités. Dans le cadre du volet B, nous présentons les détails des différentes approches considérées afin d’estimer ces séries temporelles comparables. Le volet C est au cœur du rapport et présente les résultats de simulations de l’application de différentes règles budgétaires.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.426
Threshold uncertainty score0.848

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0050.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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 head0.070
GPT teacher head0.371
Teacher spread0.301 · 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 designNot applicable
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".

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Citations0
Published2016
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