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Enregistrement W3045473297 · doi:10.32721/ctj.2020.68.2.sym.duff

General Anti-Avoidance Rules Revisited: Reflections on Tim Edgar's "Building a Better GAAR"

2020· article· en· W3045473297 sur OpenAlexaffvenueabout
David G. Duff

Notice bibliographique

RevueCanadian Tax Journal/Revue fiscale canadienne · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueTaxation and Legal Issues
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElement (criminal law)Law and economicsDatabase transactionObject (grammar)Function (biology)Argument (complex analysis)Set (abstract data type)Tax avoidanceTransaction costLawPolitical scienceEconomicsBusinessComputer scienceTax creditMicroeconomicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In addition to the requirement of a tax benefit or advantage, the application of most modern general anti-avoidance rules (GAARs) turns on two elements: a "subjective element," which considers the purpose for which the transaction or arrangement resulting in the tax benefit or advantage was undertaken or arranged; and an "objective element," which considers the object or purpose of the relevant provisions to determine whether the tax benefit resulting from the transaction or arrangement is consistent with this object or purpose. Although these two elements are present in most modern GAARs, the function of each element within these rules and the relationship between them are often poorly understood. Other unresolved issues concern the roles of artificiality and economic substance in the application of these rules, and the relationship, if any, between these concepts and the "subjective" and "objective" elements of the rules. A final set of issues involves the uncertainty that GAARs may engender, the ability of judges to apply these rules and principles in a coherent and consistent manner, and the compatibility of these rules and principles with the rule of law. The author addresses these issues by reflecting on Tim Edgar's article "Building a Better GAAR." The first part of the paper considers the rationale for a general anti-avoidance rule or principle, arguing that such a rule not only represents a useful policy response to the harmful consequences of tax avoidance (the consequentialist argument that Professor Edgar espoused), but also may be justified on the non-consequentialist grounds that it protects the integrity of the provisions at issue and thereby upholds the rule of law. In the second part of the paper, the author builds on this analysis to consider the design of a general anti-avoidance rule or principle, arguing that it should be codified in the form of an explicit rule, should include subjective and objective elements such as the "purpose" and "misuse or abuse" requirements in the Canadian GAAR, and should be informed by concepts of artificiality and economic substance that apply to, respectively, the subjective and objective elements of the rule.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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'admission3
Résumé présentoui

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