Substantiating an ABIL Deduction: An Analysis of the Key Elements
Notice bibliographique
Résumé
For more than 25 years, Canadian taxpayers have been appealing reassessments of allowable business investment loss (ABIL) deductions. The ABIL is considered to be one of the most widely contested and frequently litigated areas in tax law, and one infused with uncertainty. Taxpayers' appeals fail almost twice as often as they succeed. In 2001, some light was shed when the Tax Court of Canada issued its decision in the Gamus case. Referring to the number of complex technical provisions that come into play when taxpayers claim an ABIL, Bowman J identified four elements that must converge if the appellant is to succeed. The purpose of this article is to present the results of the authors' review of the 240 reported court cases that comprise Canada's jurisprudence on ABILs in the context of the four essential elements. For each of these four elements, a further checklist of questions is provided to assist taxpayers and their advisers in preparing an ABIL case, along with a discussion of many of the relevant cases. An appendix to the article offers two additional tools: a table summarizing the cases by issue as well as by outcome, and a flowchart mapping the sequence of questions that, depending on the specific fact situation, may need to be answered when responding to an ABIL challenge. While there is no magic bullet or scientific formula that will guarantee taxpayers success, it is hoped that this article will be useful to taxpayers and their advisers in reducing the uncertainty in this complex area of tax litigation.
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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 | 0,027 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,013 |
| Communication savante | 0,015 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».