Notice bibliographique
Résumé
Poverty and rising income inequality in Canada have brought demands for improved government action on redistribution. Unfortunately, such pleas risk being overshadowed by a looming fiscal crunch as the baby boomers retire. An expanding population of seniors will add at least one percent annually to both growing health and OAS/GIS costs so that, absent meaningful change, other spending will have to be slashed by an average of 20.2 percent by 2032 if total spending and revenues are not to rise relative to GDP. For Canada’s tax-transfer system to keep fulfilling its redistributive role, a fundamental rethink is required. With non-seniors spending being squeezed, some changes in tax mix, moderate revenue increases and refined targeting of transfers will be needed to protect the system’s progressive nature. Increasing personal income tax and reducing property tax by an offsetting amount would improve redistribution without raising taxes. More revenue could be obtained without severe distortions via a capital transfer tax, the elimination of boutique credits aimed at niche beneficiaries, or perhaps a dual income tax which exacts more from labor than capital income. Improvements to existing transfer programs are another way forward. The conversion of EI to a purely insurance basis, freeing up funds to support redistribution via refundable credits is a possibility. Another cost-saver involves removing the indexation of the OAS/GIS income threshold and allowing its real value to decline, making more recipients subject to clawbacks. Whichever course governments pursue, revamping Canada’s taxtransfer system will be a delicate and difficult task. This paper explores the policy choices available, and makes it clear that time is not on our side.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,006 |
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 ».