MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385727005 · doi:10.32721/ctj.2023.71.2.plekhanova

Strategic Narratives in International Tax Policy Making: BEPS Action 1 and the Stability Argument

2023· article· en· W4385727005 sur OpenAlexvenueno aff
Victoria Plekhanova, Chris Noonan

Notice bibliographique

RevueCanadian Tax Journal/Revue fiscale canadienne · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Taxation and Avoidance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of OxfordU.S. Department of the Treasury
Mots-clésBase erosion and profit shiftingNarrativeArgument (complex analysis)Tax policyArgumentativeEconomicsPolitical scienceInternational taxationBoilerplate textLaw and economicsPublic economicsTax reformLawLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on narrative analysis developed by communications scholars, and applied by scholars of economics and international law and in policy analysis, this article studies action 1 of the Organisation for Economic Co-operation and Development's (OECD's) base erosion and profit shifting (BEPS) project as a policy narrative. The authors outline the role of narrative in international tax policy making and evaluate the probability and the argumentative and material coherence of the OECD's story about the need to ensure the stability of the international tax framework and system. Focusing on the narrative strategy adopted by the OECD to promote its pillar one proposal, the authors assess the likely persuasiveness of the OECD's stability argument—in particular, how it may have influenced the response to the proposal by the members of the Inclusive Framework on BEPS. The authors conclude that the OECD's concern about potentially destabilizing effects of digital services taxes and similar taxes on the international income tax system propagates a global fiscal illusion, and may not sustain long-term support for pillar one by many members of the Inclusive Framework.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,198 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Tax Journal/Revue fiscale canadienneMême sujetCorporate Taxation and AvoidanceTravaux en français237 207