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Enregistrement W2035165792 · doi:10.7202/039838ar

From Sham to Reality: Should a Wrong Be Taxed as a Right?

2010· article· en· W2035165792 sur OpenAlexaffvenueabout
Chris Sprysak

Notice bibliographique

RevueMcGill Law Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueTaxation and Legal Issues
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAppealEquity (law)NeutralityJurisprudenceLaw and economicsOrder (exchange)LawDoctrinePolitical scienceTax lawCommon lawDatabase transactionEconomicsBusinessDouble taxationFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How should a sham be treated for tax purposes? In 1524994 Ontario Ltd. v. M.N.R. , the Federal Court of Appeal treated a sham as if it reflected the true agreement between the parties in order to uphold a GST assessment. The result was inconsistent with existing jurisprudence and undesirable. Courts should apply the law to the true facts only, and should not overlook or give effect to a sham in order to achieve the desired juridical consequences. The author reviews the origins and development of the sham doctrine and introduces a three-part typology of sham cases. In situations like 1524994 Ontario Ltd. v. M.N.R. , the sham is intended to obtain non-tax benefits from a third-party victim, but in the process triggers unintended tax consequences, which are the subject of litigation. Although the traditional approach in Continental Bank Leasing Corp. v. M.N.R. (under which recharacterization is permissible only if the label attached to a transaction does not reflect its actual legal effect) could result in non-payment of taxes and retention of improperly obtained benefits, the author concludes that this result would be preferable to that of the Federal Court of Appeal judgment. Treating a sham as real, and taxing a wrong as a right (1) will not deter parties from creating shams to obtain non-tax benefits, (2) will violate longstanding principles that tax law be applied with neutrality and equity and without considering its effects, and (3) will increase uncertainty and inconsistency in the case law.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,247 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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