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Enregistrement W2235486758 · doi:10.1017/cbo9780511619366.009

New Issues in VAT Design

2007· book-chapter· en· W2235486758 sur OpenAlexaff
Richard M. Bird, Pierre-Pascal Gendron

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensHumber PolytechnicUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, two important new issues have been added to the list of problems facing VAT designers and administrators everywhere – the taxation of electronic commerce and the increasing interest in the possible use of VAT in some form at the subnational level of government. As we noted in Chapter 6 with respect to financial services, what most developing and transitional countries need to do is to get their VATs working properly before they begin to worry about the first of these problems. The second issue – subnational VAT – while of concern mainly to a few large countries (e.g., Brazil and India) is sufficiently important there to warrant close attention. VAT AND THE DIGITAL ECONOMY Governments, international organizations, and pundits have over the last few years poured forth reams of paper on how sales taxes should be applied to ‘digital’ sales (or ‘electronic commerce,’ hereafter ‘e-commerce’). The general line most OECD countries have taken on this issue is simple, reasonable, and persuasive: taxation should be neutral and equitable for all forms of commerce, electronic or otherwise, simultaneously minimizing both compliance and administrative costs and the potential for tax evasion and avoidance (Li 2003). But what does the growth of e-commerce imply for VAT in developing and transitional countries? VAT is a partial solution To begin with, simply adopting a VAT (compared to any other form of consumption tax) offers a partial solution to the problems posed by digital commerce.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0120,013
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,008

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,132 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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