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Enregistrement W3014852464 · doi:10.32721/ctj.2020.68.1.sym.black

The Future of Work: The Gig Economy and Pressures on the Tax System

2020· article· en· W3014852464 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Celeste Black

Notice bibliographique

RevueCanadian Tax Journal/Revue fiscale canadienne · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessLabour economicsPayrollTax lawContext (archaeology)Income taxDismissalLabour lawRevenueDouble taxationPublic economicsEconomicsAccountingLawFinancePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a number of common-law jurisdictions, gig workers (that is, workers who provide services through the use of web-based digital platforms) have recently sought to claim labour protections reserved for employees, such as the minimum wage, sick leave, and protection from unfair dismissal. These cases often involve the application of the multifactorial common-law test of employment to this new context, and the outcomes turn on the specifics of each case. In addition, classification as an employee has ramifications for a variety of tax matters. In this paper, the author considers whether the tax rules currently in place to capture non-standard employment arrangements have sufficient flexibility to capture gig workers. The focus of the analysis is Australian taxes (in particular, income tax, compulsory retirement savings contributions, and payroll tax), but reference is also made to similar issues under the laws of Canada. The author submits that, with respect to Australian income tax, gig work does not present a substantial risk to the tax base as a legal matter; however, a risk to the national revenue base comes from the compliance gap that is exposed when workers are no longer covered by employers' withholding mechanisms but are not picked up by tax administration regimes designed with larger businesses in mind. The author suggests that reliance on the registration of small businesses through the Australian business number, coupled with a new mandatory reporting regime for gig work platforms, would go a long way toward filling the transparency gap, and that doing so would both foster the voluntary compliance of gig workers and provide revenue authorities with data that could be used to detect non-compliance. A real risk exists that many gig workers will be outside the scope of the retirement contributions scheme and payroll tax and that the government, in consequence, will need to consider whether it is appropriate policy to change the law to include these on-demand workers.

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)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,015
Communication savante0,0130,010
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,169 · 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
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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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