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Enregistrement W4242012495 · doi:10.7551/mitpress/10982.001.0001

Our Selfish Tax Laws

2018· book· en· W4242012495 sur OpenAlexaboutno aff
Anthony C. Infanti

Notice bibliographique

RevueThe MIT Press eBooks · 2018
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAmerican Constitutional Law and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaw and economicsLawTax lawEconomicsPolitical scienceTax reform

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Why tax law is not just a pocketbook issue but a reflection of what and whom we, as a society, value. Most of us think of tax as a pocketbook issue: how much we owe, how much we'll get back, how much we can deduct. In Our Selfish Tax Laws, Anthony Infanti takes a broader view, considering not just how taxes affect us individually but how the tax system reflects our culture and society. He finds that American tax laws validate and benefit those who already possess power and privilege while starkly reflecting the lines of difference and discrimination in American society based on race, ethnicity, socioeconomic class, gender, sexual orientation and gender identity, immigration status, and disability. Infanti argues that instead of focusing our tax reform discussions on which loopholes to close or which deductions to allow, we should consider how to make our tax system reflect American ideals of inclusivity rather than institutionalizing exclusion. After describing the theoretical and intellectual underpinnings of his argument, Infanti offers two comparative case studies, examining the treatment of housing tax expenditures and the unit of taxation in the United States, Canada, France, and Spain to show how tax law reflects its social and cultural context. Then, drawing on his own work and that of other critical tax scholars, Infanti explains how the discourse surrounding tax reform masks the many ways that the American tax system rewards and reifies privilege. To counter this, Infanti urges us to work together to create a society with a tax system that respects and values all Americans.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,023
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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