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Enregistrement W2267061713

Zappers: Tax Fraud, Technology and Terrorist Funding

2008· article· en· W2267061713 sur OpenAlexaboutno aff
Richard Thompson Ainsworth

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCashSales taxPoint of saleBusinessEnforcementValue-added taxPaymentIncome taxAd valorem taxFinanceCommerceEconomicsLawDouble taxationMarket economyPublic economicsPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"Zappers," or automated sales suppression devices, have brought unheard of efficiencies and economies of scale to a very simple tax fraud - skimming cash sales at point of sale (POS) terminals (electronic cash registers). Until recently the largest tax fraud case in Connecticut, also the "largest computer driven tax-evasion case in the nation," was a zapper case. Stew Leonard's Dairy in Norwalk Connecticut skimmed $17 million in receipts and hid the cash in St. Martin (a Caribbean island). Talal Chahine and his wife, Elfat El Aouar, owners of the La Shish restaurant chain in Detroit Michigan have the dubious honor of replacing Stew Leonard as the leading U.S. zapper fraud case. They zapped $20 million in cash sales and sent the funds to Hezbollah in Lebanon.\nZapper frauds (like electronic cash registers) are not confined to the U.S. Zappers are also a significant problem in Canada, Brazil, Australia, and many countries in the EU. When the U.S. and foreign experiences are considered comparatively, it is not the similarity in the fraud-mechanism (the zapper) that is the most striking - it is the difference in the enforcement mechanism that catches one's attention. In both Canada and Brazil zappers were identified through consumption (not income) tax investigations, and this difference should suggest to U.S. policy-makers that important enforcement opportunities lay within a strengthened State-Federal audit exchange at the retail sales tax level.\nThis paper makes this income tax/retail sales tax connection, and extends it by opening up for consideration the enforcement opportunities that are available through certified tax software solutions under the Streamlined Sales and Use Tax Agreement (SSUTA). An extension of the SSUTA is proposed through the adoption of German Working Group on Cash Register's proposal to use encryption and smart cards in ECRs and POS systems. A certified service provider (CSP) under the SSUTA (as extended) with current levels of technology, could easily be employed not only to assure the States that the correct retail sales tax was being collected and remitted, but also assure the federal government that cash sales were not being skimmed by zappers.

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)0,008
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0130,010
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,195 · 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
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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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