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Enregistrement W4307309675 · doi:10.22541/au.166680564.46910868/v1

'TaxTrack': Introducing a Democratic Innovation for Taxation

2022· preprint· en· W4307309675 sur OpenAlexaff
Jean-Paul Gagnon, Paul Emiljanowicz, Lucy J. Parry, Bomikazi Zeka, Nick Vlahos, Angela Tan‐Kantor, Alex Prior, Adrián Bua, John Hawkins

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Government Finance and Decentralization
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemocracyDemocratic theoryParticipatory budgetingCitizen journalismPoliticsEconomicsPublic economicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article we introduce an input-oriented democratic innovation-that we term 'TaxTrack'-which offers individual taxpayers the means to engage with their political economies in three ways. After joining the TaxTrack program, an individual can: (1) see and understand how much, and what types, of taxes they have contributed, (2) see and understand how their tax contributions are, or have been, used, and (3) control what their tax contributions can, or cannot, be spent on. We explain this democratic innovation in two ways. The first is through evocation to prefigure what the innovation could look like in future practise which raises the prospects for both good and problematic outcomes. The second is through formal theory to produce a detailed model of the innovation to assist theory building. We conclude by discussing three interactive outcomes of 'TaxTrack' through the democratic innovations literature to establish the beginnings of a theory for the model. This theory tells us that 'TaxTrack' can return benefits to its users and the democratic regimes in which they are located but it may also place restrictions on output-oriented innovations like Participatory Budgeting.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,018
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,310 · 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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