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Enregistrement W4210765194 · doi:10.32721/ctj.2021.69.4.pf.gagne-dube.f

Policy Forum : La concentration réelle des gains en capital au Canada — Une analyse longitudinale

2021· article· fr· W4210765194 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Tommy Gagné-Dubé, Matis Allali, Luc Godbout, Antoine Genest-Grégoire

Notice bibliographique

RevueCanadian Tax Journal/Revue fiscale canadienne · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineDecision Sciences
Thématiquedemographic modeling and climate adaptation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Il est généralement cru que le traitement préférentiel accordé aux gains en capital aux fins de l'impôt des particuliers bénéficie surtout aux contribuables à revenus élevés. Or, puisque les statistiques fiscales traditionnelles incluent les gains en capital dans le revenu total des particuliers, certains d'entre eux voient leur revenu annuel artificiellement gonflé par la réalisation ponctuelle d'un gain en capital. Pour y parvenir, la banque de données administratives longitudinales de Statistique Canada est utilisée pour mieux identifier qui bénéficie réellement du traitement préférentiel des gains en capital au Canada et pour déterminer leur fréquence de réalisation. Plus précisément, l'analyse mesure le déplacement des contribuables entre cinq catégories de revenu selon la prise en compte ou non de leurs gains en capital dans leur revenu total. Si les contribuables plus fortunés bénéficient effectivement de façon disproportionnée du traitement préférentiel accordé aux gains en capital, l'exclusion de ceux-ci du revenu total atténue significativement cette disproportion. Les contribuables aux revenus plus modestes bénéficient plus qu'on ne le croirait du traitement préférentiel des gains en capital, surtout lorsqu'ils sont âgés de 55 ans ou plus. D'autre part, les contribuables aux revenus plus élevés réalisent des gains en capital plus fréquemment que ceux aux revenus plus modestes. Cela dit, dès que les contribuables déclarent des gains en capital, peu importe leur tranche de revenus totaux, ils ont tendance à le faire relativement fréquemment. Les contribuables déclarant des gains en capital avec régularité demeurent malgré tout une minorité, bien qu'ils réalisent une part importante de la valeur totale des gains en capital.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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