Notice bibliographique
Résumé
Michael J. Trebilcock is by all accounts one of his generation's most prolific and important scholars of law and economics. Through more than 200 articles, book chapters, books, edited volumes, and other academic publications, Trebilcock has made lasting contributions to many fields, including contracts, torts, consumer protection, antitrust, international trade, immigration, regulation, and law and development. In recognition of his teaching and research, he has received awards and distinctions from students, universities, governments, and scholarly societies. The symposium for which this essay was prepared is only the latest token of appreciation for Trebilcock's profound and prominent contributions to the intellectual depth and breadth of legal thought. And yet, despite the accolades, the attention, and the richly deserved scholarly fame, there is a comparatively unlit corner of Trebilcock's oeuvre: the part dealing with income-tax law. Most readers of Trebilcock's more discussed work will not be aware that his scholarly career began, inauspiciously as it might seem, nearly five decades ago with a 224-page llm thesis at the University of Adelaide. Almost unbelievably, this substantial piece of work was dedicated to analysing just a single provision of Australian income-tax law: a general anti-avoidance rule aimed at combating tax avoidance. This essay seizes control of the spotlight that has been trained on Trebilcock's other work and redirects it to his early tax scholarship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».