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Enregistrement W4320151248 · doi:10.32721/ctj.2022.70.4.pf.fwoolley

Policy Forum: Who Needs Property Tax Deferral?

2022· article· en· W4320151248 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Frances Woolley

Notice bibliographique

RevueCanadian Tax Journal/Revue fiscale canadienne · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeferralProperty taxTax deferralEquity (law)BusinessPublic economicsProperty (philosophy)EconomicsTax reformFinanceState income taxPolitical scienceGross income

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are good reasons to impose property taxes on owner-occupied housing. Yet population aging and declining rates of home ownership among younger Canadians mean that an increasing number of homes are owned by older Canadians, many of whom have modest incomes. This raises the question "How do these seniors get the wherewithal to pay their property taxes?" British Columbia, Alberta, and some other jurisdictions have addressed this issue through property tax deferral programs. These allow property taxes to be deferred until the home is sold, with the interest charged on the deferred amount generally being below market rates. The province or local municipality ensures that the deferred taxes will be repaid by taking a lien on the property. Property tax deferral would be expected to be attractive for seniors, because it usually allows them to tap into their home equity at a low cost and maintain their standard of living as they age. Yet the (scant) evidence available suggests that the takeup rates for property tax deferral programs are "extremely low." This article sets out the rationale for property tax deferral and describes current Canadian property tax deferral programs. The author discusses policy options, arguing that there is a rationale for having property tax deferrals in place, and substantial scope for redesigning property tax deferral programs so that their benefits reach those who need them.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0220,008
Communication savante0,0160,008
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0290,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,004

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,215 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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