Des baisses d'impôt : pour qui, comment et quand? Douze constats à prendre en considération avant de procéder à de nouvelles baisses d'impôt sur le revenu au Québec
Notice bibliographique
Résumé
L'étude compare les paramètres de l'impôt sur le revenu du Québec comparativement à ceux qui prévalent dans la fédération canadienne et dans les pays du G7. Après avoir illustré une plus forte dépendance gouvernementale par rapport aux impôts sur le revenu au Québec, les auteurs montrent par une analyse rétrospective qu'à cet égard une légère amélioration de la situation s'est produite. De plus, en comparant l'effet sur les taux moyens de taxation des récentes réformes fiscales, ils constatent que le Québec se distingue par une réduction nettement supérieure à celle des pays du G7. L'étude illustre également que les paramètres de l'impôt sur le revenu au Québec prennent particulièrement en compte les besoins essentiels des contribuables ainsi que leur situation familiale. Par ailleurs, l'analyse démontre que les contribuables québécois de la classe moyenne sont plus durement frappés par les impôts sur le revenu. Dans l'ensemble, les auteurs dressent douze constats afin de guider le gouvernement du Québec dans l'éventualité d'une réduction de l'impôt sur le revenu. Plus précisément, l'étude cherche à répondre à ces questions : 1) quand devra-elle avoir lieu? 2) quel groupe de contribuables devrait en être le premier bénéficiaire? et 3) de quelle manière le gouvernement devrait-il procéder pour la réaliser?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».