Policy Forum : Favoriser la conformité fiscale par l'encadrement de l'économie numérique — Initiative du Québec face à Uber
Notice bibliographique
Résumé
La numérisation de l'économie change la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients et fournisseurs. Elle facilite les transactions entre particuliers et simplifie la conduite des affaires à l'étranger, sans nécessiter de présence physique. Cette tendance lourde entraîne aussi de nombreux défis pour les administrations fiscales qui se voient confrontées à de nouvelles pratiques d'affaires qui remettent en question les façons traditionnelles de prélever les recettes fiscales, les forçant à innover. Au Québec, le contexte entourant la légalisation des activités de la multinationale Uber a mené celle-ci à accomplir, pour le compte des chauffeurs utilisant sa plateforme, des activités de conformité fiscale échouant normalement aux employeurs. L'implication de la multinationale Uber qui verse directement à Revenu Québec la taxe de vente applicable sur les transactions des chauffeurs favorise la protection des recettes fiscales, notamment celles des taxes à la consommation dans un secteur économique à prévalence d'évasion fiscale.
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 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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,002 |
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 ».