Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tax avoidance and evasion is a hot topic. On the evasion (illegal activity by individuals) front, the various leaks culminating in the Panama Papers have once again revealed the scope of evasion by the global elite. Gabriel Zucman conservatively estimated the annual revenue loss at $200 billion. On the tax avoidance (legal activity by corporations) front, the OECD BEPS project has estimated the scope of avoidance by multinationals at between $100 and $240 billion per year. By comparison, total US corporate tax revenues are about $400 billion per year. The articles in this volume reflect various aspects of these troubling phenomena (from the perspective of citizens who pay their tax bills and bear the burden of budget cuts by governments starved of revenues). Yuri Biondi writes from an accounting perspective about the firm as an Enterprise Entity and the tax avoidance conundrum. Matthias Thiemann and Tim Buettner discuss the political economy of the OECD BEPS project. David Quentin discusses tax avoidance in transnational supply chains of multinationals. Blazej Kuzniacki analyzes tax avoidance in EU law, which has been the focus of a lot of activity recently (e. g., the proposed Anti-Tax Avoidance Directive by the EU Commission). Amir Pichhadze and myself discuss the idea of statutory General Anti-Abuse Rule (GAAR) in the US and Canadian contexts.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,007 |
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 ».