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Enregistrement W3122859117

Righting the Course: A Shadow Federal Budget for 2018

2018· article· en· W3122859117 sur OpenAlexaboutno aff
William B. P. Robson, Alexandre Laurin, Rosalie Wyonch

Notice bibliographique

RevueC.D. Howe Institute Commentary · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsCorporate taxTransparency (behavior)Tax reformRevenueShadow (psychology)PopulationFederal budgetTax avoidanceGovernment spendingEconomic policyFinancePublic economicsBusinessMarket economyFiscal yearWelfare
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The C.D. Howe Institute’s Shadow Federal Budget for 2018 looks past the deficits the federal government has deliberately created in the near term, and urges the government to think longer term, with a framework that will reassure Canadians about the sustainability of fiscal policy while responding to sharper competitive pressure on trade and taxation. Balancing astute spending measures and cost savings with revenue generation can inspire confidence that the country is ready for the longer-term challenges of slower growth and an aging population – a good backdrop for measures that support economic growth and job creation, and promote opportunities for all Canadians. This Shadow Budget responds to competitive pressures from US tax reforms with some immediate measures, and lays the foundation for more fundamental reforms that will have a lasting impact on Canadian productivity and incomes. Two quick changes to accelerate write-offs of business investment will signal Canada’s readiness to restore some of our lost competitiveness for new investments. Longer term, establishment of an allowance for corporate equity that relieves ordinary returns to capital from corporate income tax would make Canada more attractive for domestic and foreign investors. This Shadow Budget holds the line on the federal government’s own operating costs and eliminates some poorly designed or targeted tax preferences. It improves environmentally motivated taxation by establishing a higher GST rate on transportation fuels and eliminating the aviation fuel tax. It reorients infrastructure spending toward projects on which the federal government can move quickly and efficiently. It further improves the transparency of government finances and the ability of legislators to control public money. Other policies advancing Canada’s openness to trade and competition, and supportive of higher student achievement, will further strengthen the country’s economic capacity. This Shadow Budget also expands individual opportunities by facilitating the movement of human talent to where job prospects are brighter and rewards greater, and by fostering more saving opportunities and income security for our seniors, now and in the future. On the spending side, this Shadow Budget proposes to dispose of non-core assets and increase private investment in infrastructure by selling selected airport leases, reduce punitive personal income taxes, continue to invest in education for Indigenous children, and provide a more generous tax treatment for nondiscretionary medical expenses. In summary, this Shadow Budget promotes economic growth with reforms that will attract investment, promote international trade, and encourage work and saving. It sets federal finances on a longer-term course back to balance, assuring Canadians that they can pursue their lives and work, save and invest with confidence.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0100,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,034

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 GPT0,330
Écart entre enseignants0,297 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2018
Routes d'admission1
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