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Enregistrement W4285045371 · doi:10.34069/ai/2022.53.05.21

Possibilities of implementation of foreign experience of administrative and legal support of fiscal control in domestic realities (Canadian example)

2022· article· en· W4285045371 sur OpenAlexaboutno aff
Tetiana Tatarova, Anton Chubenko, Serhii Sabluk, Iurii Nironka, Andrii Kovalenko

Notice bibliographique

RevueRevista Amazonia Investiga · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Systems and Logistics Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalityNoveltyControl (management)Fiscal yearDialecticSubject matterSubject (documents)Value (mathematics)Political scienceField (mathematics)AccountingBusinessEconomicsLawManagementPsychologyComputer scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the article is to summarize Canada’s experience in providing administrative and legal support for fiscal control. The subject matter of the study is fiscal control in Canada. The methodological basis for the article is a number of modern methods of scientific knowledge, such as: dialectical, logical, monographic, system and structural, methods of modeling and forecasting, documentary analysis, etc. The results of the study can be used to conduct further research on improving fiscal control in Ukraine on the example of leading countries. The scientific novelty of the article is that a comprehensive analysis of Canada’s experience in the field of administrative and legal support for fiscal control is carried out for the first time, as well as the possibility of its implementation in domestic realities is considered. Value / originality. The proposals to improve the system of fiscal control of Ukraine by borrowing certain provisions of the Canadian experience on this issue are formulated.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0120,004
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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