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Enregistrement W2993487234

Property Taxes in Canada: Current Issues and Future Prospects

2019· other· en· W2993487234 sur OpenAlexfundaboutno aff
Harry Kitchen, Enid Slack

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2019
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHermeneutics and Narrative Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTrent UniversityAustralian GovernmentUniversity of TorontoCouncil of Ontario UniversitiesInter-American Development Bank
Mots-clésCurrent (fluid)Property (philosophy)EconomicsPolitical scienceBusinessEngineeringEpistemology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Every year, as cities prepare to set and approve their budgets, debates begin over whether property taxes should increase by more than the rate of inflation. Property tax policy is more than a matter of rate increases, however. Across the country, residents and businesses may have access to different exemptions, incentives, tax breaks, and relief programs, while municipalities may be subject to different policies on how tax rates are set. This paper examines the current state of property tax policy across Canada and finds that municipalities and provinces are facing a number of shared challenges and questions, including: whether to apply progressive property tax rates;the volatility of property taxes;the benefits and drawbacks of using property tax incentives to attract businesses; and the role of provincial property taxes The paper proposes five steps that governments in Canada should take to ensure a fair and efficient property tax system: Remove exemptions that do not have a sound and explicit public policy rationale. Reduce the difference between residential and non-residential property tax rates. Remove redistributive services from the property tax base and avoid progressive rates. Avoid capping and land averaging to prevent inequities in property taxation. Eliminate provincial property taxes.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0130,006
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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