Notice bibliographique
Résumé
This paper is the first in the Canadian legal literature to address “tax elections”, which bestow upon taxpayers the ability to choose among two or more available tax treatments for a single taxable event. I argue that policymakers should adopt a rebuttable presumption in favour of setting default treatments according to the preferences of a majority of eligible taxpayers, unless a “penalty default” structure can be shown to convey sufficiently valuable information to the government. To illustrate how such a presumption would work in practice, I apply it to two similar but inconsistently structured tax elections in the Income Tax Act relating to transfers of property to a spouse and to a corporation (subsections 73(1) and 85(1), respectively). I find that the design of subsection 73(1) is sound — its majoritarian default of tax-deferring “rollover” treatment avoids unnecessary transaction costs and squanders no information-forcing role. On the other hand, subsection 85(1) is counter-majoritarian, and the information disclosed jointly by taxpayers and corporations via the 85(1) election can be obtained at lower cost by requiring corporations to routinely report information about contributions of property. Mandatory reporting would also bolster the government’s anti-avoidance efforts. Thus, amending subsection 85(1) to reverse its default treatment would make an important corner of the income tax less costly and, at the same time, more equitable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».