MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3124419653 · doi:10.5539/jpl.v9n4p15

Tax Harmonization in the EU: Insights on Political and Legal Fusion under Neofunctional Rationale

2016· article· en· W3124419653 sur OpenAlexvenueno aff
Shafi Ullah Khan Niazi

Notice bibliographique

RevueJournal of Politics and Law · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Taxation and Avoidance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsIntergovernmentalismPolitical scienceLaw and economicsContext (archaeology)SovereigntyHarmonizationEuropean integrationEuropean unionPolitical economyEconomicsLawInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The traditional narrative is that direct taxes in EU remain non-harmonized since decisions in this domain originate solely from intergovernmental bargains, often exemplified as failure of legal, political and economic integration. The article reviews this conventional notion that European tax harmonization process draws truly on national-choices of Member States. The contribution does not out rightly discard national role in pooling EU-level tax mandate but rather assigns it a temporal dimension under neofunctional integration model. Considering the intergovernmental politics and members decision-making in isolation, akin to that of traditional nation-state in global arena, may create a misleading conception in EU context. European Member States might seem to be the sole political actors of EU-level tax policymaking, yet there exist other players that shape or even push national decision-making processes. The study provides a bigger-picture perspective that seeks to capture key legal, political and economic developments instrumental to the European integration project. It concludes that (direct) tax policy domain – a symbol of fiscal sovereignty of Member States and unspoken regime in EU law – is also not impervious to neofunctional political rationale and consequential processes of law-creation.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,022
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Politics and LawMême sujetCorporate Taxation and AvoidanceTravaux en français237 207