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Enregistrement W3121503264 · doi:10.32721/ctj.2020.68.4.pham

Tax Literacy: A Canadian Perspective

2021· article· en· W3121503264 sur OpenAlexaffvenueabout
Anthony Pham, Antoine Genest-Grégoire, Luc Godbout, Jean-Herman Guay

Notice bibliographique

RevueCanadian Tax Journal/Revue fiscale canadienne · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic economicsRedistribution (election)Perspective (graphical)Tax reformTax creditIndirect taxState income taxBusinessEconomicsLabour economicsPoliticsPolitical scienceLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tax systems are complex structures that can be difficult for individuals to navigate. Understanding the way taxes are calculated and liabilities are assessed matters a lot when personal saving for retirement and education, and much of the government's social policy apparatus, are closely integrated with the tax system. This study uses a survey to measure individuals' knowledge about basic elements of the personal income tax, their perception of their own tax knowledge, and their tax-filing behaviour. One would hope that tax-literate Canadians would have a high level of knowledge of the way taxes work, and a realistic appreciation of the limits of their knowledge, and thus that they could make informed decisions, for example, when filing their tax returns. The survey data show that Canadians have good knowledge of basic tax facts but struggle when asked more complex questions regarding the progressivity of the income tax. Results were generally consistent across provinces with the notable exception of respondents in Quebec, who had higher marks on the authors' tax quiz but lower self-assessed tax knowledge. The measurement instrument employed in the study will allow for a refinement of research exploring the drivers of tax compliance as well as political attitudes toward taxes and redistribution.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,791
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,181 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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