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Enregistrement W2264065638

Who Benefited from the Deduction-Inclusion Regime for Taxing Child Support?

2000· article· en· W2264065638 sur OpenAlexaffabout
Glenn D. Feltham, Alan Macnaughton

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsidyEconomicsTax deductionDisadvantagedTax rateIncome taxChild supportPaymentInclusion (mineral)Government (linguistics)State income taxPublic economicsGross incomeLabour economicsMonetary economicsTax reformFinanceEconomic growthLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior to the 1996 federal budget, child support payments in Canada were deducted from the payer's income and included in the recipient's income. Because the payer's marginal tax rate was usually smaller than the recipient's, the government was providing a subsidy relative to a system without income inclusion and deduction. This paper presents a theoretical and empirical analysis of the incidence of this subsidy ? that is, it examines the distribution of this subsidy between payers and recipients of child support. It is shown that the critical variable in assessing the distribution of the benefit is the rate used to gross-up the payments to take tax into account. Based on a sample of court cases from 1986 to 1995, courts generally attempted to gross-up by the recipient's marginal tax rate. However, this rate was systematically underestimated, and the actual gross-up was usually less than the additional taxes owing by the recipient on the child support amount. Recipients of child support not only failed to receive a share of the tax savings, but usually had even less after-tax money than in a system without tax recognition for child support. In other words, recipients of child support, who are usually women, were not advantaged by the deduction-inclusion system and were in fact disadvantaged in most cases.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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