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Enregistrement W3048599483 · doi:10.2307/jj.17610838.14

Making Sense of the Canadian Digital Tax Debate

2020· book-chapter· en· W3048599483 sur OpenAlexaffabout
Michael Geist

Notice bibliographique

RevueLes Presses de l’Université d’Ottawa | University of Ottawa Press eBooks · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Taxation and Avoidance
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTax policyLevel playing fieldDigital economyPublic economicsBusinessEconomicsTax reformPolitical scienceFinanceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Few Canadian digital policy issues have proven as confusing as the ongoing debate over digital taxation. While there is general agreement that a neutral tax policy should apply to the online world, the issue has been muddled by both nomenclature and corporate efforts to use digital tax policy for competitive advantage. With politicians fearing voter backlash over the perception of increased taxes, Canadian digital tax policy has struggled to keep pace, leading to a predominantly hands-off approach. The result is an uneven digital policy playing field that leaves domestic firms disadvantaged and government coffers missing out on hundreds of millions of dollars. This chapter seeks to unpack the digital tax policy debate by examining the various meanings, the core policy choices, and the potential to develop a fair digital policy structure. The chapter begins with a discussion of digital sales taxes, followed by corporate income taxes, and the finally mandated contributions by companies active in the digital economy, including online service providers and Internet access providers.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,151 · 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
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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