Notice bibliographique
Résumé
Lorsque les ecoles se deteriorent, qu'une clinique ferme, qu'un viaduc s'effondre, qu'un festival perd une subvention, c'est a cause des paradis fiscaux. Source d'inegalites croissantes et de pertes fiscales colossales, le recours aux paradis fiscaux par les grandes entreprises et les particuliers fortunes explique en grande partie les politiques d'austerite. «C'est legal!», claironnent les fautifs. En cinq chapitres d'une redoutable efficacite, Alain Deneault souleve la question politique de cette escroquerie legalisee. Comment les definir, quelles sont les consequences dramatiques de cette spoliation et comment contrer cette loi des puissants? Il est urgent de mettre fin a ce mecanisme insense par lequel les contribuables financent les banques par le service de la dette et les services publics dont profitent les entreprises, tout en s'appauvrissant. Il faut se saisir collectivement de la question des paradis fiscaux pour que ce qui est legalise ne le soit plus. En partenariat avec la revue Liberte, Oxfam-Quebec et Echec aux paradis fiscaux.
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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,032 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».