When It Comes to General Anti-Avoidance Rules, is Broader Better?
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the proposition that general anti-avoidance rules achieve their purpose better when drafted in broad terms. Several jurisdictions have included misuse and abuse requirements in their GAARs in order to provide certainty and a high threshold for the GAAR’s operation. Others have enumerated their GAAR to add precision and certainty to its terms. While misuse and abuse requirements and enumeration have the appearance of adding precision to an uncertain area of law, in practice this is doubtful. The general anti-avoidance provisions of four jurisdictions are compared, namely Australia, Canada, New Zealand and the United Kingdom. This article comes to two conclusions; that adding a misuse and abuse requirement to a GAAR does not significantly alter the substance of the inquiry; and that adding further details and precisions to a GAAR does more harm than good. These two conclusions promote the main proposition of this paper, that general anti-avoidance rules work best when drafted in broad terms. The international trend is heading towards more enumerated general anti-avoidance provisions; this paper aims to counter some of the arguments in favour of that trend.
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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 | 0,033 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,016 |
| Communication savante | 0,016 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».