論文の概要: Making Local Government Contracts Legible: A Computational Pipeline for Classifying and Mapping Intergovernmental Service Agreements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.19225v1
- Date: Wed, 16 Sep 2026 14:38:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-20 08:55:53.954946
- Title: Making Local Government Contracts Legible: A Computational Pipeline for Classifying and Mapping Intergovernmental Service Agreements
- Title（参考訳）: 地方自治体契約を合法化する:政府間サービス契約の分類とマッピングのための計算パイプライン
- Abstract要約: 本稿では,政府間合意を制度的な形態で分類するためのエンドツーエンドの計算パイプラインを提案する。
我々は、これらの協定及び契約の財務責任者及び代理人と、その結果のドル額を識別する。
アイオワ州の地域間協定の内容を初めて大規模に分析可能にすることで、このパイプラインは再利用可能な方法論を確立している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Interlocal agreements are one of the primary instruments through which local governments formalize collaboration for public service delivery, yet the institutional and financial content encoded in these contracts has remained inaccessible to systematic analysis at scale. This paper introduces an end-to-end computational pipeline for classifying intergovernmental agreements by institutional form and extracting financial relationships between principals and agents in service contracts. Applied to Iowa's 28E archive (N = 21,629), the largest dataset of interlocal agreements in the United States, the pipeline combines LLM-based summarization and classification across LLaMA 3.1, GPT 5.2 Pro, and Gemini 3 Pro on a four-class classification task that distinguishes agreements as either service contracts, resource sharing agreements, joint operations agreements, or new joint entity agreements. We also identify the financial principal and agent in these agreements and contracts, as well as the resulting dollar amounts and represent them on a directed network. The resulting financial network is organized around a small number of dominant service providers, with counties serving as the most structurally versatile actors, and cities as predominantly principals. By rendering the content of Iowa interlocal agreements analyzable at scale for the first time, this pipeline establishes a reusable methodology that researchers and state agencies can apply to track how public dollars move across local governments and to identify entities that depend heavily on a small number of providers.
- Abstract（参考訳）: 地方間協定は、地方自治体が公共サービス提供のための協力を形式化する主要な手段の1つであるが、これらの契約で符号化された制度的・財政的な内容は、大規模に体系的な分析にはアクセスできないままである。
本稿では、制度形態による政府間合意の分類と、サービス契約におけるプリンシパルとエージェントの金銭的関係の抽出のためのエンドツーエンドの計算パイプラインを提案する。
米国最大の地域間協定データセットであるアイオワ州の28Eアーカイブ(N = 21,629)に適用されるパイプラインは、LLaMA 3.1、GPT 5.2 Pro、およびジェミニ3 ProにまたがるLLMベースの要約と分類を組み合わせ、契約をサービス契約、資源共有契約、共同運用契約、または新しい共同事業契約のいずれかと区別する4つのクラス分類タスクである。
また、これらの契約及び契約における金融の主元および代理人、および、得られたドル額を特定し、それらを有向ネットワーク上で表現する。
結果として得られた金融網は少数の支配的なサービス提供者を中心に組織され、郡が最も構造的に多目的なアクターとして機能し、都市は主役として機能している。
このパイプラインは、アイオワ州間協定の内容を初めて大規模に分析可能とすることで、研究者や州機関が地方政府を横断する公的資金の移動を追跡できる再利用可能な方法論を確立し、少数のプロバイダーに大きく依存するエンティティを識別する。
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