Looking for savings in local governments: what devices to what rationalities? More control or more steering?
Bibliographic record
Abstract
Compte tenu du poids des concours financiers de l’État et de l’effet des transferts de fiscalité sur l’équilibre budgétaire de l’État, les finances locales forment une partie importante de l’ensemble interdépendant des finances publiques. Dès lors, la maîtrise des dépenses s’impose comme une nécessaire contribution des collectivités territoriales au redressement des comptes publics et au respect des engagements européens de la France. Dans ce contexte contraint, deux voies principales semblent exister, dans la littérature dédiée, pour maîtriser les dépenses locales. Tout d’abord, il apparaît possible de renforcer le contrôle des dépenses, par exemple en diminuant de manière significative les dépenses actuelles de fonctionnement, en reportant ou annulant des investissements, en diminuant les subventions et aides publiques, en augmentant les impôts locaux, en mettant plus de pression sur les fournisseurs, ou encore en augmentant les tarifs des prestations délivrées. Ensuite, il est aussi possible d’accroître les capacités locales de pilotage, en agissant sélectivement sur l’action publique et sur les dépenses de façon différenciée en analysant la valeur sociale créée pour l’usager au coût le plus faible, en réalisant des choix assumés, en produisant des arbitrages dans la mise en œuvre des processus budgétaires, ou en restructurant l’offre de service locale en connaissant mieux les satisfactions et besoins des usagers. Les résultats de notre recherche démontrent que les collectivités territoriales françaises, dans leur grande majorité, sont sensibilisées à la recherche de solutions d’économies, depuis une dizaine d’années, en raison de la dégradation de leurs situations financières. Il s’avère également que les outils et dispositifs mobilisés sont majoritairement guidés par une logique de contrôle des ressources. Aussi, les résultats mettent en évidence la faiblesse de la logique de pilotage, caractérisée, elle, par des outils et des actions ayant une dimension stratégique et politique. Focalisées sur une logique court-termiste, les solutions actuellement engagées, plus orientées contrôle, pourraient ainsi, à terme, impacter négativement l’offre de services locaux sans réelle maîtrise préalable.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.015 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".