The Legitimizing Effects of the OECD's Fairness-Based Narratives
Notice bibliographique
Résumé
The base erosion and profit shifting (BEPS) project and the creation of the Inclusive Framework on BEPS are ambitious initiatives that could transform the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) from a rich-countries club into the standard setter and a consensus facilitator on matters of global tax governance. In some areas, where the interests of many states have aligned, this transformation has already occurred. However, in highly disputed areas, such as the taxation of business profits in the digital economy or other distributive concerns, the OECD can only rely on shared values, which, if not entirely reconciling the conflicting interests of states, could at least encourage collective action. Since fairness underlies many common values, fairness-based narratives are a plausible source of soft power for the OECD and potentially a tool in facilitating tax cooperation. This article argues that this may be one possible explanation for the OECD's reliance on the concept of fairness in its BEPS documentation. Using the OECD's BEPS action 1 narrative as a case study and focusing on the social dimension of fairness, this article finds that this narrative is inconsistent with the states' narratives and is unjustified; it lacks fidelity (story integrity) and is only weakly persuasive, at least where the fairness argument is concerned. These flaws may not affect the OECD's legitimacy as a standard setter and consensus facilitator, but they may undermine the legitimacy of the OECD standards that are founded on fairness arguments, especially if those standards affect the distribution of the benefits and costs of tax cooperation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,044 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,052 |
| Communication savante | 0,019 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».