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Enregistrement W1905529867

Tax Fairness and the Tax Mix

2008· article· en· W1905529867 sur OpenAlexaff
David G. Duff

Notice bibliographique

RevueOxford University Research Archive (ORA) (University of Oxford) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Philosophy and Ethics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic economicsEconomicsIndirect taxTax reformDirect taxDistributive justiceState income taxDouble taxationValue-added taxDistributive propertyAd valorem taxMicroeconomicsEconomic Justice
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since a society’s tax system is one of its most basic and essential social institutions, the justice or fairness of this tax system is an important subject for social and political theory, as well as for practical politics. In order to assess the fairness of any particular tax or the tax system as a whole, however, it is essential to consider the purpose of the tax and the tax system in general. While the most obvious purpose of most taxes is to raise revenue to finance public expenditures, taxes are also employed to regulate social and economic behaviour and to shape the distribution of economic resources. For this reason, the concept of tax fairness is necessarily pluralistic, depending on the particular purpose for which the tax is imposed. Where a tax is designed to affect the distribution of economic resources, principles of tax fairness dissolve into broader considerations of distributive justice which determine the manner in which economic resources are fairly distributed and the respective roles of taxes and transfer payments to achieve this distributive goal. Although conceptions of distributive justice differ significantly, widely shared and normatively defensible principles of distributive justice support progressive taxes on income and wealth transfers in order to moderate inequalities that would otherwise prevail in the distribution of income and wealth, as well as the opportunities that result from substantial inheritances.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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