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Enregistrement W4366569685 · doi:10.32721/ctj.2023.71.1.pf.kreklewetz

Policy Forum: Canada's Proposed Cryptoasset Legislation

2023· article· en· W4366569685 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Robert G. Kreklewetz, Laura J. Burlock

Notice bibliographique

RevueCanadian Tax Journal/Revue fiscale canadienne · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExciseFinanceLegislationBusinessTax reformGoods and servicesEconomicsPublic economicsLawPolitical scienceEconomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cryptoasset miners verify and record transactions, maintaining the integrity and security of the blockchain network. The Department of Finance ("Finance") has recently proposed new Excise Tax Act (ETA) provisions regarding the goods and services tax (GST)/harmonized sales tax (HST) treatment of crypto mining. Under these proposed provisions, crypto mining activities provided to anonymous recipients will not be subject to GST/HST, but the crypto miners performing these activities will also not be eligible to recover any GST/HST paid on their business inputs (and thus will be forced to bear the brunt of the tax themselves). We believe that Finance's decision to tax what it can identify—the business inputs of Canadian crypto miners—is a roughly balanced but reasonable approach. Although Finance might be legitimately criticized as departing from Canada's decision to eliminate the cascading of tax found in the former origin-based federal sales tax, it seems impossible to administer a destination-based transactional tax such as the GST/HST when faced with "anonymous" recipients (the users of the crypto miner's services). Finance appears to have minimized the cascading of tax by including a carve-out for identifiable recipients of a crypto miner's services, allowing the regular zero-rating rules in the ETA to apply in limited circumstances. In the face of utter uncertainty, Finance's reactive approach is likely the best that it can do. Given the rapid evolution and inherent decentralization of the crypto space, a more broadly based proactive approach would seem imprudent at this time.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,175 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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