Misguided Inferences? The Use of <i>Expressio Unius</i> to Interpret Tax Law
Notice bibliographique
Résumé
This article explores how the interpretive canon of expressio unius has been used by the courts when interpreting the Income Tax Act, and discusses the canon’s place within the landscape of statutory interpretation of income tax law. The article reviews the existing literature to describe the canon, the assumptions on which the canon relies, and the reasons in favour of and against the canon’s use. The ultimate conclusion is there is some value in the interpretive tool, but it should be used only to prompt interpreters to ask questions instead of prompting them to draw conclusions. While canons of interpretation are generally considered textualist in nature, expressio unius type reasoning is often used as a way of taking into account the context of a particular provision. Another problem apparent in the case law is that the canon, also called implied exclusion, is often confused with the canon of implied exception. The article also examines court decisions that apply or reject the use of expressio unius when interpreting the Income Tax Act. Finally, the article proposes factors that should be considered when determining whether expressio unius should be used in a particular tax case.
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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 | 0,038 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,047 |
| Communication savante | 0,016 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| 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 ».