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Enregistrement W3085143168

Bilan de la fiscalité au Québec : Édition 2017

2017· article· fr· W3085143168 sur OpenAlexaboutno aff
Gabriel Duchesneau-Striganuk, Tommy Gagné-Dubé, Antoine Genest-Grégoire, Luc Godbout, Suzie St‐Cerny, Julie St-Cerny-Gosselin

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MISE EN CONTEXTEParmi le lot de bilans et de rétrospectives, la Chaire de recherche en fiscalité et en finances publiques présente la troisième édition du Bilan de la fiscalité québécoise.Cet exercice consiste à regrouper une série d'indicateurs importants qui, bien que souvent étudiés isolément, sont rarement traités dans un même document.Il en résulte un portait de la situation de la fiscalité québécoise regroupant les données les plus récentes présentées en près de quarante graphiques et tableaux brièvement expliqués 1 .Les deux premières sections effectuent une comparaison de la fiscalité au Québec par rapport à celle des pays membres de l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) et, lorsque c'est possible, à celle des autres provinces canadiennes.Puis, les deux dernières sections se concentrent sur des données québécoises, données les plus récentes, et, dans certains cas, sur leur évolution dans le temps.Par ailleurs, Statistique Canada a procédé à la mise à jour des comptes nationaux de l'ensemble des provinces du Canada entre 2007 et 2014.Cela explique donc qu'il existe une cassure 2 dans certains graphiques présentant l'évolution des données depuis 1981. 1 Les données présentées dans le présent document sont celles disponibles en date du 19 décembre 2016. 2 Statistique Canada a effectué une révision historique des comptes économiques provinciaux en 2016, cela mettant fin à la suspension de la publication des tableaux détaillés portant sur les administrations publiques des provinces.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,014
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,004

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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