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Policy Forum : Dette du Québec — Dompter la bête

2019· article· fr· W2998481741 on OpenAlexvenueaboutno aff
Luc Godbout

Bibliographic record

VenueCanadian Tax Journal/Revue fiscale canadienne · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Policy and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le poids de la dette du Québec a fortement évolué depuis 1960. Alors que la dette était pratiquement inexistante avant la Révolution tranquille, elle a été en augmentation quasi constante jusqu'au milieu des 1990, dans la foulée où le gouvernement enregistrait 40 années déficitaires consécutives. Ayant atteint l'un des plus lourds poids d'endettement mesuré en proportion du produit intérieur brut au sein des provinces canadiennes, ayant subi deux décotes rapides de sa cote de crédit par Moody's au milieu des années 1990 et craignant une autre décote, le gouvernement du Québec a posé des gestes pour assainir ses finances publiques. Après avoir tracé l'évolution de l'endettement du Québec depuis les années 1960, cet article expose succinctement les rouages de deux lois dont le Québec s'est doté afin d'offrir une plus grande transparence des finances publiques dans la gestion de son budget et sa dette. Il s'agit de la Loi sur l'équilibre budgétaire promulguée en 1996 et de la Loi sur le remboursement de la dette et instituant le Fonds des générations, votée en 2006. Par la suite, en dépit des effets de la Grande Récession sur l'atteinte de l'équilibre budgétaire et de ses répercussions sur l'endettement, l'article présentera de quelle manière a évolué la situation budgétaire et financière du Québec en matière d'équilibre budgétaire, d'endettement, d'intérêts sur la dette ou encore de la cote de crédit. Il est maintenant possible d'affirmer que les deux lois votées ont manifestement contribué à améliorer la situation du Québec.

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)0.003
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: Not applicable
GenreCandidate signal: Commentary · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.057
Threshold uncertainty score0.413

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0080.002
Scholarly communication0.0050.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0040.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0530.003

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 head0.007
GPT teacher head0.204
Teacher spread0.197 · 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
GenreCommentary

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
Published2019
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