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Enregistrement W2487920233 · doi:10.3917/gmp.043.0075

Légitimité et contestations fiscales : succès et échec de la réforme de la taxe de vente de 2009 dans les provinces canadiennes de l’Ontario et de la Colombie-Britannique

2016· article· fr· W2487920233 sur OpenAlexaboutno aff
Geneviève Tellier

Notice bibliographique

RevueGestion et management public · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les réformes fiscales sont rarement populaires auprès des électeurs. Par le passé, bon nombre de gouvernements qui ont entrepris des réformes fiscales ont dû en payer le prix (baisse significative de popularité, contestations populaires, révoltes fiscales, défaites électorales). L’objectif de cette étude est d’analyser pourquoi la même réforme fiscale a connu un sort très différent dans deux provinces canadiennes. En 2009, les gouvernements de l’Ontario et de la Colombie-Britannique annoncent quasi simultanément qu’ils remplacent leur taxe de vente actuelle par une taxe de vente sur la valeur ajoutée (TVA). En comparant les débats et les événements suscités par cette réforme dans chacune des deux provinces, nous constatons que les deux gouvernements ont dû faire face à un fort mouvement de contestation. Ces mouvements ont même été appuyés par des individus et des groupes qui auraient normalement dû soutenir la réforme fiscale proposée. Grâce à la présence de mécanismes de consultations populaires particuliers, les électeurs de la Colombie-Britannique ont même réussi à forcer le gouvernement à abolir sa nouvelle taxe. Ce cas nous apprend que les gouvernements ne peuvent tout simplement pas ignorer l’aversion naturelle d’un grand nombre de contribuables à l’impôt ainsi que la propension des groupes d’opposition à tirer avantage de cette aversion par tous les moyens mis à leur disposition. Le bien-fondé d’une réforme fiscale ne suffit pas à lui seul à convaincre la population de sa pertinence.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2016
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