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Enregistrement W2612749088 · doi:10.5539/jas.v9n6p120

Impact of Taxation on Price Formation in Agricultural Markets: Example from Antalya Greenhouse Production

2017· article· en· W2612749088 sur OpenAlexvenueno aff
Cengiz Sayın, Rahmiye Figen Ceylan, Makbul Nisa Mencet Yelboga, Meral Özalp, Eda İlbasmış, Oya Sav

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfitability indexInefficiencyProfit (economics)AgricultureEconomicsPaymentProduction (economics)BusinessEarnings before interest and taxesAgricultural economicsGross profitAgricultural scienceMicroeconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Taxation of economic activities is inevitable for formation and maintenance of national budgets. However, the level and payment structure of the taxes and reactions of taxpayers should be considered carefully in the scope of proper management of the taxation system. Agriculture, being the first taxed sector, provides limited insight for assessment of taxation systems. With the field survey conducted with 281 glass and plastic house producers from Antalya, Turkey, it was aimed to understand the impacts of taxes payed on the profitability of farm enterprises as well as main socio-demographic factors. It was found that the enterprises, 76% of which are taxed on real income, achieved to produce 7.190,73 TL (2.463,25 USD) profit per 1.000 m2. Following calculation of the profit level, it was intended to analyse the factors effecting profit inefficiencies of the farm enterprises.Accordingly, stochastic profit frontier was estimated with the data retrieved and it was concluded that both the direct income tax and indirect value-added tax could be used as policy tools to increase profitability and attain sustainability of greenhouse production sector, which is a dominant sector in the Mediterranean region of Turkey. That’s why both tax indicators seemed to be in negative relation with the profit level and there is a possibility to reduce the inefficiency specifically with a VAT revision for the inputs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,207 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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